数据挖掘方法在生物实验数据上的应用

桑黄是一种具有很大的药用价值的真菌,其产物黄酮具有抗癌作用。现阶段对桑黄黄酮的研究主要集中在多糖的药用机理、组成等。鉴于桑黄很少存在于野生环境,桑黄黄酮类化合物大多是从实验室培养提取。桑黄的实验室培养成为一个非常有前景的研究方向。为了解决生物实验试验周期长,实验数据难以利用的问题。本文利用桑黄生物实验所得到的数据,包括接种量、PH值、初始液量、温度、种龄、发酵时间和转速等参数。利用数据挖掘的方法,建立高产、低产的分类模型对数据进行分类。随后建立了基于高产数据集的BP神经网络预测模型计算机模型。最后用遗传算法寻找最佳培养条件。预测准确率达90%以上,且预测产量略高于实际产量。