1. 本选题研究的目的及意义
药用菊花作为传统中药材，在医药领域具有广泛应用。
其品质和药效受多种指标影响，准确预测这些指标对提高药材质量、保障临床疗效具有重要意义。
本研究旨在利用python语言及其强大的数据分析能力，构建药用菊花指标预测模型，为药材生产、质量控制和新药研发提供科学依据，推动中医药现代化发展。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着数据科学和机器学习的快速发展，其应用领域不断扩展，逐渐渗透到医药领域，为中药现代化研究提供了新的思路和方法。
国内外学者在药用植物指标预测方面开展了一些研究，取得了一定的成果。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面:
1.数据收集与预处理:收集整理药用菊花相关数据，包括品种、产地、生长环境、采收时间、加工方法、化学成分、药效等信息，并进行数据清洗、缺失值处理、特征提取和转换等预处理操作。
2.药用菊花指标预测模型构建:研究和比较不同的机器学习算法，如线性回归、支持向量机、决策树、随机森林等，选择最优模型进行药用菊花指标预测。
3.模型训练与优化:使用已处理的数据对所选模型进行训练，并根据模型评估结果对模型参数进行优化，以提高模型的预测精度和泛化能力。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量研究与定性分析相结合的方法，利用python语言及其相关数据分析库进行药用菊花指标预测分析。
首先，将通过查阅文献、访问数据库等方式收集整理药用菊花相关数据，包括品种、产地、生长环境、采收时间、加工方法、化学成分、药效等信息。
其次，对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、特征提取和转换等操作，以构建高质量的数据集，为后续模型构建提供基础。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.数据驱动的药用菊花指标预测:不同于传统依靠经验和人工判断的预测方式，本研究采用数据驱动的方法，利用机器学习算法构建预测模型，可以更加客观、准确地预测药用菊花指标。
2.多源数据的融合:本研究将整合来自不同来源的数据，包括品种、产地、生长环境、采收时间、加工方法、化学成分、药效等信息，构建comprehensive的数据集，为模型提供更加丰富的信息，提高模型的预测精度。
3.模型的可解释性:在选择和构建模型时，将注重模型的可解释性，即解释模型是如何做出预测的，以及哪些因素对预测结果影响较大，以帮助人们更好地理解药用菊花指标的影响因素。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李晓, 谢晓亮. 基于机器学习的烤烟香精香气质量预测分析[j]. 中国烟草学报, 2022, 28(3): 152-159.
2.张雷, 杨青松, 陈华涛, 等. 基于近红外光谱结合机器学习的连翘药材产地鉴别研究[j]. 中草药, 2023, 54(1): 188-196.
3.陈晓艺, 邓杰, 付迪, 等. 基于电子鼻和机器学习的黄精商品规格等级快速判别研究[j]. 中草药, 2022, 53(17): 4575-4583.
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