中药质量的人工神经网络评价方法
虚拟组分-人工神经网络用于中药紫外光度法中多组分的同时测定
本文主要是在训练网络的基础上， 增加了一个拟合网
络， 提高 了对未 知样 本预测 结果 的 自判别 、自拟合功 能 ，为
学习样本集 的选 择 提供 了依 据 。 算 过程 包 括两 个 网络模 计
分的含量 人工神经 网络 （ Ｎ ） Ａ Ｎ 是一种 模拟 人脑功能 的 新型信息处理 系统 。 它通过模拟人脑神经系统 处理信息 的方 式 ，以数学网络拓扑结构为理论基础 ， 于处理 非线性体 系 对
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第２卷 ， １ ７ 第 期
２００ ７年 １月
光
谱
学
与
光
谱
分
析
Ｖｏ． ７ № １２ 。
１ ｐ １ ６１ ０ 。ｐ ２ — ３
Ｓ ｅ ｔｏ ｃ ｐ ｎ ｐ ｃｒ１Ａｎ ｌｓｓ ｐ ｃｒ ｓｏ ｙ ａ ｄ Ｓ ｅ ｔａ ａｙ ｉ
建模功能。 人工神经网络的发展为混合体系多组分同时测定 ｍ 个虚拟组分浓度 ， 与学习集 的吸光度信息一起输 入到 网络 提供 了有效 的工具［ ］ 但是人工 神经 网络一 ６。 ＿ ８ 紫外 光度法 目 前 Ｉ 中进行训 练 ， 时训 练集 的组份数 为 ｎ 此 ＋ｍ个 。 利用 网络 还主要用于简单复方制剂的分析 “ ， ］ 在中草药多组分测定 学习及误差修正得到满足该 练集的一组网络权值。 Ｉ Ｉ 输入一 中的应用未见报道 。 本文提出了一种双 网络 Ａ Ｎ算法 ， Ｎ 用其 个未知样 品的吸光度值 ，利用 训练得 到 的网络参数 得到 ｎ ＋
结果是否准确再无判断。 由于学习样本集的数据结构与待测 样品中各组分的分布特征不一定相符 ， 预测浓度与实际浓度 有时会产生很大 的偏差 。 这是 Ａ Ｎ 算法用 于 中药 多组分 同 Ｎ
人工神经网络在中药制剂研究中的应用
人 工 神经 网络 （ ｒ ｆ ｉ ｅｒｌＮ ｔ ｒｓ Ａ ｔ ｃ ｌＮ ｕａ ｅ ｋ ，简 称 ｉ ａ ｉ ｗｏ Ａ Ｎｓ Ｎ ）是 ２ ０世纪 ４ ０年代提 出的一门交叉学科 。１９ ９１ 年 ， ｓａ Ａ ［ Ｈｕｓｉ ＳＩ ｎ ＿ 在报告 中首次提 出了将 Ａ Ｎｓ Ｎ 用于药学 研究领域 的设想 。２ ０多年来，人们对 Ａ Ｎｓ Ｎ 在药学研究 中的应用进行 了不懈 的研 究与实践。Ａ Ｎｓ以其独特 的 Ｎ 模拟 、学 习、分类 能力 ，以模式识别、预测 与模拟 ３种 能力 为基础 ，在 药物剂型处方设计、生产工艺优化 、构 效关 系、 分析数据和生物药剂学、 内／ 体 体外相关性研究 、 药物 动力学、临床 药学、药物分析与检验 、智能化药物 设计 、药物 缓控释 系统研 究、 中药功效分类等方面得到 了广泛 的应用并取得 了实质性的成功 。 Ｉ Ａ Ｎｓ 中药制剂研究中的应用 Ｎ 在
点：水／ 油相体积 比、壳聚糖 浓度 、药物／ 壳聚糖质量 比、 复乳 形成搅 拌速度 、表 面活性剂用量、乳化时 间；３个 输 出层 结点：平均 粒径 、包封率、载药量 。隐层数 、隐 层结 点数经训练确定 ， 结果隐层数为 １ 隐层结点数为 ４ ， ， 训练 次数 １０ ００次 。正交实验设计所得优 化处方 为： 水／ 油相 体积 比 １ ．６ ： １ 、壳聚糖浓度 ２ ５ ４ ． ％、药物／ ２ 壳聚糖质
量 比 １ ．、复乳 形成搅拌速度 ５ ８ｍｉ、表 面活性剂 ：６ ３ ０ｒ ｎ ／
（ ｐｎ ０ Ｓ ａ ８ ）用量 ２１％、乳化时间 ４ ｍ ｎ Ｎ 预测 该 ．ｌ ２ ｉ。Ａ Ｎｓ 处方平均粒径为 １． 包 封率 ２ ． ％， ６ ｍ， ４ ５ ４ 载药量 ７ １ ２ ． ％。 ０
验 结果完全一致 ；利用上述映射关系 ，可 以比较好 的预 测收率。Ｐ Ｇ平均分子质量较小 的 Ｐ Ｇ ０ Ｅ Ｅ ６ ０可得 到较 高 的收率 （ 大于 ８％） Ｅ ６ ０质量分数 大于 ２ ％时，收 ５ 。Ｐ Ｇ ０ ０ 率大于 ９ ％。 ０ 硫酸按盐质量分数为 ２ ％时收率大于 ９ ％。 ８ ５
利用人工智能技术进行中药材的鉴定与标准化
利用人工智能技术进行中药材的鉴定与标准化一、引言中药材是中药的重要组成部分，而中药又是我国独特的传统药物，拥有历史悠久、疗效显著的特点。
但是，中药材由于其生长环境的不同，造成品质、药效和味道进行差异，导致中药的标准化和质量控制存在诸多问题。
近年来，人工智能技术的发展为中药材的鉴定和标准化提供了新的思路和方法。
二、中药材的鉴定与标准化现状中药材的品质是保证中药疗效的重要保障。
在传统的鉴定方法中，通常采用人工观察、手工分析等方式。
但这种方法因为依赖人的感官，受到人为主观因素的干扰，导致鉴定结果不够准确。
同时，由于中药材生长环境和生理发育等原因，各种中药材之间难以进行比较，规范化的标准难以制定，使得中药材的质量难以得到保证。
三、人工智能技术在中药材鉴定与标准化中的应用1. 人工智能在中药材图像鉴定中的应用随着人工智能技术的发展，基于图像识别的中药材鉴定技术也不断地提升。
图像识别技术基于神经网络算法，使用大量的样本数据进行模型训练，具有高精度和高效率的优点。
通过对中药材的外观进行图像拍摄和处理，可以实现中药材的快速鉴定。
同时，中药材的数字图像库也为中药材质量的评估建立了坚实的基础。
2. 人工智能在中药材成分鉴定中的应用中药材中的主要成分通过色谱等化学分析技术进行分离和鉴定。
但是，由于中药材中成分种类众多，色谱数据质量的影响因素也很多，使得自动化控制技术的应用受到限制。
基于人工智能的谱图分析技术可以减少人力介入的干扰，快速和准确地实现中药材成分的鉴定和比较，提高中药材质量的稳定性和可靠性。
3. 人工智能在中药材药效评估中的应用中药材的药效对中药的临床应用有着重要的影响，但是中药材的药效评估往往受制于生理实验和鉴定方法等多种因素。
基于人工智能的技术可以通过大数据分析和建模，快速得出中药材药效以及与药性相关的生理指标，为中药材药效评估提供便利。
四、未来展望人工智能技术在中药材鉴定与标准化领域的应用正日益蓬勃。
化学模式识别在中药质量控制中的应用
象 即为模式 ， 分类 的过程 为识 别 ． 随着 研 究 的深 入 ， 计 算机 被用 于模式识 别过 程 中处理采集 到 的大量数
ｔｒ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｉ ｕ ｌ ｙ ｃ ｎ ｒ ｌｏ ｅ ｔ ｄｔ ｎ ｌＣ ｉ ｅ ｅ ｍｅ ｉｉ ｅ ｉ ｓ ｍｍａ ｚ ｄ ｅｎ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｎ ｑ ａｉ ｏ ｔ ｆｔ ａ ｉ ｏ ａ ｈ ｎ ｓ ｄｃｎ ｓ ｕ ｉ ｔ ｏ ｈ ｒ ｉ ｉ ｒｅ ． Ｋｅ ｒ ｓ ｐ ｔ ｒ ｅ ｏ ｉ ｏ ｙ ｗｏ ｄ ： ａｔｎ ｒ ｃ ｇ ｔ ｎ；ｔ ｄ ｔ ｎ ｈ ｎ ｓ ｄ ｃｎ ；ｑ ａ ｉ ｏ ｔ ｌ ｅ ｎ ｉ ｒ ｉ ｏ ａ ｃ ｉ ｅ ｅ ｍｅ ｉｉ ｅ ｕ ｌ ｃ ｎ ｏ ａ ｉ ｌ ｙ ｔ ｒ
Ａｂ ｔ ａ ｔ：Ｔｈ ｅ ｔ ｏ ｓ：ｔ ｅ Ｐ ｎｃｐ ｌ Ｃｏ ｏ ｎ ａｙ ｉ ，ｔ ｔｆｃａ ｕ ａ ｔ ｒ ｎ ｅ Ｃｌ ｓｅ ｓｒ ｃ ｒ ｅ ｍｅｈ ｄ ｈ ｒ ｉ ａ ｍｐ ｎｅ ｔＡｎ ｌ ｓｓ ｈｅ Ａｒ ｉ ｉｌ Ｎｅ ｒ ｌＮｅｗｏ ｋ ａ ｄ ｔ ｕ ｔｒ ｉ ｉ ｈ
Ａ ａｙ ｉ ｉ ｕ ｌ ｏ ｔｏ ｆ ｅｔａ ｉ ｏ ａ ｈｎ ｓ ｄｃｎ ｒ ｒ ｓｎｅ ｍｐ ａｉａ ｙ，ｎ ｅａ ｐｉａ ｏ ｆｐ ｔ ｎ ｌｓｓ ｎｑ ａｉ ｃ ｎｒｌ ｄｔ ｎ ｌ ｉｅ ｅｍｅ ｉｉｅａｅｐ ｅｅ ｔｄｅ ｈ ｔ ｌ ａ ｄｔ ｐ ｌ ｔ ｎｏ ａ－ ｙ ｔ ｏｔ ｒ ｈ ｉ Ｃ ｃｌ ｈ ｃｉ
化 学 模 式 识 别 ；中 药 ； 量 控 制 质 术 在 中药 质量 控制 与评 价 中 的应 用 进 展 做 了简 要 评 述 ． 关键词
【 中图分类号】 ６Ｔ ３３ ０ ；Ｐ９
临床药物评价
11、DNA指纹图谱技术：是中药指纹图谱的一种，它是通过基因工程的分析手段，从分析水平上对药材的材质进行准确可靠地鉴定的一种技术。
2）研究时间短上市前药品的临床试验周期一般较短，即使是终生用药的疾病也不可能进行观察；
3）试验对象年龄范围窄上市前药品临床试验通常不在老年、儿童等特殊人群中进行；
4）用药条件控制较严有心、肝、肾等重要器官功能异常，妊娠，精神异常及造血系统异常的患者通常不参加临床试验；
5）目的单纯药品上市前临床试验的观察指标只限于试验所规定的内容，未列入的指标一般不予评价。
↓
排除偏倚（系统误差、虚假联系）←通过检讨研究设计、资料收集有无缺陷来识别
↓
排除混杂（间接联系）←通过检讨研究设计、资料分析有无缺陷及专业知识来识别
↓
排除机遇（随机误差）←通过统计学检验来识别
↓
应用病因推导的准则作出判断
↓Байду номын сангаас
综合分析，抽象概括
注意：下面是一些具体展开的内容，因为作答时只有一个图是得不到满分的，但以下内容也不一定完整。
2）.显微图像模式识别在重要质量评价中的应用随着计算机技术的发展及其在生物医学中的应用，中药组织形态学研究开始想三维和定量的方向发展，同时使中药鉴定更加客观、全面和准确。基于体视学和计算机图像测试技术的图像定量分析，以及图形生成理论和计算机图形学的三维重建和显示技术的应用，使中药混乱品种的鉴定和多源道地药材形性识别，及其质量的相关研究找到了一个新的方法。现将有关研究总结如下。举例：使用改进的MasⅡ定量图像分析系统测试不同产地的共16种郁金类中药组织的显微图像的体视学形态参数，包括统计和形态两大模块。前者包括体密度、面数密度、间距、直径等；后者包括截面积、周长、最大直径、球化度等参数。然后通过聚类分析和主成分分析，定性定量地刻画了郁金类中药显微鉴定特性和评判标准。结果显示，当分类阈值取8.25时，可将黄丝郁金、绿丝郁金、温郁金和云南郁金明确地区分开来；不同部位的郁金类中药显微图像定量分析结果差异显著，黄丝郁金的头部、中部、尾部就有明显的差异。通过主成分分析，确定了对排序和分类最有影响的内皮细胞平均最大直径等10个组织细胞的体视学参数。
红外光谱在中药质量研究中的应用
红外光谱在中药质量研究中的应用随着中医药学的不断发展，中药质量研究变得越来越重要。
红外光谱技术作为一种常见的分析方法，在中药质量研究中的应用也日益广泛。
本文将介绍红外光谱在中药质量研究中的应用。
红外光谱是指物质吸收红外光后产生的光谱。
当一束红外光通过物质时，光能被物质吸收，振幅减弱，产生光谱。
红外光的波长范围为75-1000微米，通常分为近红外、中红外和远红外三个区域。
红外光谱可以反映物质的结构、组成和分子振动等信息。
仪器选择：在中药质量研究中，常选用傅里叶变换红外光谱仪。
这种仪器具有高分辨率、高灵敏度和操作简单的优点。
样品处理：在进行红外光谱实验前，需要对中药样品进行预处理。
例如，将中药样品进行干燥、粉碎、提纯等操作，以便更好地制备样品和获得准确的实验结果。
数据分析：利用专业软件对实验数据进行处理和分析，例如基线校正、归一化处理、光谱图绘制等。
结合化学计量学方法，如偏最小二乘法、主成分分析等，可以建立红外光谱与中药质量之间的模型，实现中药质量的快速预测。
红外光谱图解读：通过观察红外光谱图，可以获得中药样品的分子结构和化学基团信息。
例如，通过观察指纹区光谱，可以确定中药材的物种来源，鉴别中药材的真伪。
案例分析：利用红外光谱技术判断中药材质量的优劣为了验证红外光谱技术在中药质量研究中的应用效果，我们选取了一个实际案例进行说明。
研究采用傅里叶变换红外光谱仪，收集了50个不同产地、不同种类的中药材样品。
通过对样品的红外光谱图进行测量和分析，我们发现不同产地、不同种类的中药材在红外光谱图上存在明显的差异。
其中，一些特征峰的吸光度值可以用来区分不同质量的中药材。
例如，某品种的中药材在波数1720 cm-1处存在一个明显的吸收峰，而其他品种的中药材在此波数处几乎没有吸收。
因此，可以利用该特征峰的吸光度值来判断该品种中药材的质量优劣。
为了验证红外光谱技术的可靠性，我们将该技术与其他检测技术进行了比较。
结果显示，红外光谱技术在判断中药材质量方面具有较高的准确性和可靠性。
中药指纹图谱相似度评价方法的比较
中药指纹图谱相似度评价方法的比较一、本文概述中药指纹图谱作为一种全面、综合地反映中药内在质量的技术手段，已经在中药质量控制、真伪鉴别以及新药研发等领域得到了广泛应用。
指纹图谱相似度评价则是评估中药指纹图谱质量、稳定性的重要指标，其评价方法的优劣直接关系到中药质量评价的准确性。
本文旨在对现有的中药指纹图谱相似度评价方法进行比较分析，探讨各种方法的优缺点，以期为提高中药质量控制水平提供理论支持和实践指导。
本文将首先介绍中药指纹图谱相似度评价的基本概念和研究意义，然后重点阐述几种常用的相似度评价方法，包括夹角余弦法、相关系数法、谱峰匹配法等。
在此基础上，本文将通过对比分析这些方法的计算原理、适用范围、优缺点等方面，为读者提供一个全面、深入的相似度评价方法比较视角。
本文将展望中药指纹图谱相似度评价方法的未来发展趋势，以期为推动中药现代化、国际化进程提供有益参考。
二、中药指纹图谱相似度评价方法概述中药指纹图谱相似度评价是中药质量控制领域的一个重要研究方向，旨在通过科学、客观的方法来评估中药的内在质量。
随着现代分析技术的不断发展，越来越多的相似度评价方法被应用于中药指纹图谱的研究中。
这些方法大致可以分为以下几类：谱图直观比较法：这是最简单直接的相似度评价方法，通过直接观察指纹图谱的峰形、峰位和峰强度等信息，对中药样品进行直观的比较和判断。
这种方法简单易行，但主观性较强，容易受到观察者的经验和技能影响。
相似度计算法：这类方法通过数学公式或算法，对中药指纹图谱进行量化分析，从而得出样品间的相似度。
常用的相似度计算法包括相关系数法、夹角余弦法、欧氏距离法等。
这些方法具有客观性强、结果可重复等优点，但也需要选择合适的计算参数和阈值。
模式识别法：模式识别技术，如人工神经网络、聚类分析、主成分分析等，也被广泛应用于中药指纹图谱的相似度评价中。
这些方法能够通过学习和训练，自动识别指纹图谱中的特征信息，并对中药样品进行分类和识别。
神经计算机的人工神经网络实用化研究
计 算机 光盘 软件 与应 用
工 程 技 术
Ｃ ｍ ｕ ｅ Ｄ Ｓ ｆｗ ｒ ｎ ｐ ｌ ｃ ｔｏ ｓ ｏ ｐ ｔ ｒＣ ｏ ｔａ ｅ ａ ｄ Ａ ｐ ａ ｉｎ ｉ
２ １ 第 １ 期 ０ ２年 ４
图像 ，实现对 中药质量 的综 合评 价 ，通过 对 图像 使用色 谱法 来 反 应 中药 内部 的化 学组成 成分 ，使 用光 谱法 对 中药 中各种 原子 的化 学环 境进 行分 析 ，再使 用显 微技 术 比如 电子 显微技 术来 反应 药材 的形 态特 征 ， 用人 工神 经 网络 对 中药进 行评 价有 两个 重要 步骤 ， 使 个 是特 征提 取 ，另 一个是 检测 分析 。其 中特 征提 取 的方法 是通 过傅 立 叶变换 ， 叶变化和 特殊 函数 以及 专用 的 图像特 征提 取法 ， 小 不过 对于 图像 在识 别过 程 中一定 会经 历数 据压 缩 的阶段 ，在 进行 分析 时，又会 对压 缩 的数据 进行 解压 ，从 而进 行精 确分 析 。而检
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中药质量的人工神经网络评价方法
蔡煜东;宫家文;程兆年;陈念贻
【期刊名称】《中草药》
【年(卷),期】1994(25)4
【摘要】提出中药质量的人工神经网络评价方法，并对中药厚朴按其气相色谱分析得到的各组分相对含量，运用该方法作了尝试，成功率达100％。
结果表明，神经网络方法性能好，可望成为中药质量评价的有效手段。
【总页数】3页(P187-189)
【关键词】厚朴;人工神经网络;反向传播模型
【作者】蔡煜东;宫家文;程兆年;陈念贻
【作者单位】中国科学院上海冶金研究所
【正文语种】中文
【中图分类】R284.1
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