【技术实现步骤摘要】
本申请涉及化妆品安全性评价，具体而言，涉及一种化妆品原料对眼刺激性评估方法。
技术介绍
1、化妆品在正常使用过程中，可能会与眼睛接触，尤其是眼部化妆品如眼影、睫毛膏、眼霜等，以及可能溅入眼睛的面部化妆品，如果化妆品对眼睛有刺激性，可能导致眼睛疼痛、红肿、流泪等不适症状，严重时甚至可能损伤眼睛，而如何评价化妆品对使用者眼睛的刺激性，最重要的就是研究化妆品原料对眼睛的刺激性，但是现有技术中并没有一种体外替代试验方案且能够准确率较高地评价化妆品原料对眼部的刺激性。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提供一种化妆品原料对眼刺激性评估方法，其解决现有技术无法提供一种化妆品原料对眼部刺激性预测评估的准确率较高的方法的技术问题。
2、本申请的技术方案：
3、本申请提供一种化妆品原料对眼刺激性评估方法，该方法由处理器执行，包括：
4、获取目标化妆品原料体外替代试验结果的数据及体内试验结果的数据，形成数据集；
5、对数据集执行输入融合模型；
6、基于数据集判断是否存在相同结果数据，若是执行评估结果输出，若否，执行集成学习和相似性判断；
7、输出评估结果。
8、在一些实施例中，所述数据集的体外替代试验项由荧光素漏出试验、中性红摄取试验、红细胞溶血试验、鸡胚尿囊膜绒毛膜试验、鸡胚尿囊膜苔盼蓝染色试验、离体兔眼试验六种试验结果组成，且所述数据集至少包括84种化妆品原料的186条试验数据。
9、在一些实施例中，所
10、判断数据集存在相同结果数据，输出评估结果；
11、判断数据集不存在相同结果数据，执行集成学习；
12、集成学习后判断是否可以执行评估，若无法评估，则输出无法评估结果；若可以评估，则执行相似性计算；
13、计算数据集中最相似的数据结果，对结果执行判断，当相似度大于50％时，输出评估结果，当相似度小于等于50％时，输出无法评估结果。
14、在一些实施例中，所述集成学习至少包括投票分类器和机器学习分类算法，所述机器学习分类算法至少包括支持向量机算法、逻辑回归算法、决策树算法、随机森林算法和k近邻算法。
15、在一些实施例中，所述相似性计算的相似度表示为：
16、s/(s+d)×100％
17、其中，相同试验结果的数量记为s，不同试验结果的数量记为d。
18、本申请的技术方案至少具有如下优点和有益效果：本申请基于集成学习算法和相似度算法结合的机器学习融合模型，将获取到的数据集输入融合模型，对融合模型的预测评估效果进行验证评估，进而明确化妆品原料是否对眼部产生刺激，且本申请受试物刺激性预测评估准确率达100％，解决现有技术无法提供一种化妆品原料对眼部刺激性预测评估的准确率较高的方法的技术问题。
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1.一种化妆品原料对眼刺激性评估方法，该方法由处理器执行，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，所述数据集的体外替代试验项由荧光素漏出试验、中性红摄取试验、红细胞溶血试验、鸡胚尿囊膜绒毛膜试验、鸡胚尿囊膜苔盼蓝染色试验、离体兔眼试验六种试验结果组成，且所述数据集至少包括84种化妆品原料的186条试验数据。
3.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，所述的基于数据集判断是否存在相同结果数据，若是执行评估结果输出，若否，执行集成学习和相似性判断，包括：
4.根据权利要求3所述的评估方法，其特征在于，所述集成学习至少包括投票分类器和机器学习分类算法，所述机器学习分类算法至少包括支持向量机算法、逻辑回归算法、决策树算法、随机森林算法和K近邻算法。
5.根据权利要求3所述的评估方法，其特征在于，所述相似性计算的相似度表示为：
【技术特征摘要】
1.一种化妆品原料对眼刺激性评估方法，该方法由处理器执行，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，所述数据集的体外替代试验项由荧光素漏出试验、中性红摄取试验、红细胞溶血试验、鸡胚尿囊膜绒毛膜试验、鸡胚尿囊膜苔盼蓝染色试验、离体兔眼试验六种试验结果组成，且所述数据集至少包括84种化妆品原料的186条试验数据。
3.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄丽霞，刘梓乐，潘丙珍，鲍佳生，乔栖梧，黄雄俊，陈德明，张梓龙，张宸溦，
申请(专利权)人：广州海关技术中心，
类型：发明
国别省市：
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