基于熵权灰色关联分析法寻找正品中药材(黄芩)的替代药材1

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1、基于熵权灰色关联分析法寻找正品中药材（黄芩）的替代药材周志虎1，梁辉2，桂寿平1*（1华南理工大学经济与贸易学院，广东广州，510006；2西南交通大学中药研究所，四川成都，610031）摘要利用一种科学的方法—熵权灰色关联法对备选的标的中药材替代可能性进行排序，比传统的经验方法更为科学，同时也为我们寻找潜力新的中药材提供了一种有效的方法。本文以黄芩为例，用上述方法对潜力替代品粘毛黄芩、滇黄芩、甘肃黄芩进行排序，结果得出，粘毛黄芩，滇黄芩，甘肃黄芩与正品黄的灰色关联度为L=（0.8972，0.6785，0.8771），（粘毛黄芩>甘肃黄芩>滇黄芩）关键词熵；

2、灰色关联；替代药材；黄芩BasedonentropyweightgraycorrelationanalysismethodSearchingforthesubstitutionmaterialsoftraditionalChinesequalitymedicinalmaterials(TakeS·baicalensisGeorgasanexample)ZHOUZhi-huetal(CollegeofCommerceandTade,SouthChinaUniversityofTechnology)AbstractTakeadvantageofascientif

3、icmethodofentropyweightgraycorrelationanalysismethodintendedforrankingtheChinesemedicinalmaterialswhoownalternativepossibility,whichisbetterthantraditionalmethodsfromexperience,butalsoweprovideakindofeffectivemethodforthesearchforpotentialnewChinesemedicinalmaterials.thispaperTakeS

4、·baicalensisGeorgasanexample,utilizetheabovemethodtorankalternativepossibilityofS·viscidulaBgeS·amoenaC·H·WrighS·rehderianaDiels.Resultsindicatedthat,incontrasttoS·baicalensisGeorg,S·viscidulaBgeS·amoenaC·H·WrighS·rehderianaDielsgreycorrelationvalueisL=（0.8972，0.6785，0.8771）,(S·vis

5、cidulaBge>S·rehderianaDiel-s>S·amoenaC·H·Wrigh)Keywordsentropy;graycorrelation;substituteofChinesemedicinalmaterial;S·baicalensisGeorg由于各种原因，野生中药遭遇“竭泽而渔”或已经列入野生动植物保护名录。道地野生中药材，正面临严重的资源短缺甚至枯竭；同时中药材受气候和地域影响，供应往往不稳定;需求上，除传统的中医中药用药外，中药材也是很多成药的原料药材；我们需要寻找一些非正品但与地道药材相近的药材为替代品作为一种解决中药材野生、

6、珍稀、正品中药材短缺的方法，过去大多数都是靠老中医的经验判断，虽有一定效果，但具有主观性和不确定性，无法复制性，缺乏科学依据等缺点。近年来，中药指纹图谱的方法对中药材中复方活性成份可以进行定性和定量测定，从而间接反应中药材的质量[1]，并提出可靠量化标准。在此基础上我们以中药材活性成份的含量为标的，引入一种系统工程的方法--基于熵权灰色关联分析法判断替代药材在活性成份含量与正品药材的接近程度，以作为选择替代某类正品中药材的依据。关于熵的概念近年被广泛应用于信息管理领域，邱菀华的管理决策与应熵学对熵的应用有过详尽的描述[2]，本文也引入她的思想。灰色联的方法在

7、系统工程领域得到广泛的应用，对反应系统中无法直接用函数关联的体系寻求了新的途径，本文引入了经典的灰色关联度的分析模型[3]。将熵和灰色关联的方法相结合应用到中药材寻找替代药材中属本文创新之处。1.替代药材活性成份权重确定熵（entropy）指的是体系的混乱的程度，它在控制论、概率论、数论、天体物理、生命科学等领域都有重要应用，在不同的学科中也有引申出的更为具体的定义，是各领域十分重要的参量[4]。熵由鲁道夫·克劳修斯（RudolfClausius）提出，并应用在热力学中。后来在，克劳德·艾尔伍德·香农（ClaudeElwoodShannon）第一次将熵的概念

8、引入到信息论中来[5]。可用信息熵评价所获信息的有序