【摘 要】
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中医药学是世界传统医药学体系中最完整的医药学。但任何一门学科都是有局限性的，当它要寻求发展时，必须冲破极限超越自己。中医学从民族医学的角度来看可以说是很成功的，它在传
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中医药学是世界传统医药学体系中最完整的医药学。但任何一门学科都是有局限性的，当它要寻求发展时，必须冲破极限超越自己。中医学从民族医学的角度来看可以说是很成功的，它在传统的模式下发展得近乎十全十美，所以中医学要冲破极限超越自己，显得比其它任何学科都要困难得多。而在现代化的今天，随着计算机技术的发展及数学模型的层出不穷，为中药药效的研究提供了许多新的途径。中药药效特征的迅速确定，既可以加快中药现代化的步伐，也可以使中药药效的研究国际化，更好地为全世界医药学服务。而如何将数学模型和计算机技术更好地引入中医药的研究中，已引起众多学者的广泛关注。
为了提供科学合理的研究方法实现中药的现代化和国际化，本论文针对中药药效与其性味归经之间复杂的、不确定的关系，运用人工神经网络的理论和方法，建立中药抗衰老药效的BP神经网络模型，通过实例对抗衰老指标进行评价分析。论文取得的研究结果如下：
（1）本文以1995年以来发表的48种有关单味抗衰老中药的论文数据为样本，其中1-43种为训练样本，44-48种为检验样本，中药的性味归经为输入层数据，抗衰老药效的三个指标SOD、MDA、GSH-Px为输出层数据，预测结果的准确率为93.33％，结果令人满意。
（2）本文以1995年以来发表的30种复方抗衰老中药的论文数据为样本，其中1-25种为训练样本，26-30种为检验样本，复方的性味归经为输入层数据，抗衰老药效的三个指标SOD、MDA、GSH-Px为输出层数据，预测结果的准确率为93.33％，结果令人满意。
（3）利用所建立的模型，对《中药学》所载419种中药进行抗衰老药效预测和统计，发现补虚药的抗衰老效果最好，这也与现在研究得最多的抗衰老药物种类相符。
可见，BP神经网络模型能很好地预测中药的抗衰老药效。
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