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药用植物是中医药事业传承和发展的物质基础,是关系国计民生的战略性资源。我国幅员辽阔,药用植物资源丰富多样,利用和开发药用植物的历史久远。经过多年的发展,越来越多种植户选择种植药用植物。但多年以来,药用植物适宜栽培区域分析一定程度上依赖于传统经验,这种方法难以保证准确性并且可能会给药用植物种植户带来较高的成本。故本论文针对药用植物适宜种植地区分析的问题,提出了基于Jaccard相似性系数法和熵值法结合的算法模型。首先,通过对现有的相似性算法以及药用植物的生长条件进行调研,选取一月均温、七月均温、年均温、年均降水量、光照,土壤类型等六个指标作为影响因子;然后,采用Jaccard相似性算法作为应用于药用植物适地种植分析的相似性算法,并用熵值法确定影响因子的权重;最后,通过ROC曲线(受试者工作特征曲线)评价算法结果,确定此算法在药用植物适地种植分析问题上的适用程度,从而形成一套完整的药用植物适地种植分析算法体系。使用该算法分析得到126种药用植物的评价指标AUC值大于0.8,精度达到很准确的区间,并且在赋予权值后,提升了128种药用植物的AUC值,共得到5662个潜在种植地区数据。实验结果表明该算法能够较为准确地分析出药用植物的适宜种植区域。本文基于以上算法体系设计并实现了药用植物适地种植分析系统。通过设计并建立药用植物数据库和生态信息数据库,包含204种药用植物数据和全国1983个地区的气候数据,为系统提供数据支持;基于Elasticsearch搜索引擎实现的药用植物信息检索功能,基于药用植物适地种植分析算法体系实现药用植物适地种植分析功能,以及基于药用植物的分布数据实现药用植物与地区从属关系数据的可视化展示功能,并对系统进行测试确保系统满足使用需求。本系统希望借此为药用植物适地种植分析系统的构建起到参考和借鉴的作用,并以此推动药用植物栽培向定量化、准确化方向发展。