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人工神经网络在中药领域中的应用

20世纪70年代以来,随着计算机技术的不断发展,人工神经网络(ANN)的理论与实践都得到了迅猛提高。ANN的概念来源于生物神经网络(BNN)。限于目前的理论与技术,ANN保留了脑神经网络的基本结构,反映脑神经系统的工作原理。在ANN中,记忆的信息存贮在连接权上,外部刺激通过连接通道自动激活相应的神经元,以达到自动识别的目的。因而,它是与现代计算机完全不同的系统。ANN模拟生物体中神经网络的某些结构和功能,并反过来用于工程或其他的领域。1990年以来,ANN技术在中药研究领域得到了大量地应用。因为ANN是通过自学习、自组织,对电信号及图像的直接处理过程,没有任何人为干预,该技术的应用专业性不强,非中药专业研究人员也可操作。因此,应用ANN可以更客观、公正地评价中药。$$ ANN在中药研究中的工作程序$$信号获取。运用相关技术获取全面反映中药内在质量的电信号或图像,综合评价中药。可以用色谱法(GC、HPLC等)反映中药中化学组...  (本文共2页) 阅读全文>>

吉林大学
吉林大学

近红外光谱法用于蛇床子萃取物的快速无损定量分析的研究

本文应用近红外光谱(NIR Spectroscopy)结合化学计量学算法中的偏最小二乘(PLS)和人工神经网络(ANN)对中药蛇床子萃取物中的有效活性成分进行了定量分析,通过对不同波段信息的提取和利用建立了适合蛇床子萃取物有效活性成分的最佳网络模型,取得了较好的成果,实现了蛇床子萃取物的快速无损定量分析。本实验首先采用建立模型快速、容易分段提取的偏最小二乘法对近红外光谱信息进行提取并建立最佳模型,初步实现了对中药萃取物的定量分析,说明了实验的可行性;为了提高实验快速我又对数据较少的短波近红外光谱进行分析建模,取得了阶段性的成果;为了降低实验中对仪器的要求即降低实验设备的成本我又对紫外光谱进行分析,虽然能够基本分离但实验精度不理想。随后为提高实验各部分的精度我又采用处理复杂非线性体系较好的人工神经网络法对光谱进行分析,并取得了阶段性成果,实现了中药萃取物的定量分析。  (本文共135页) 本文目录 | 阅读全文>>

《中草药》2003年01期
中草药

人工神经网络在中药领域中的应用现状及前景

20世纪 70年代以来 ,随着计算机技术的不断发展 ,人工神经网络 (artificial neural networks,ANN)理论与实践都得到了迅猛提高。这一概念来源于生物神经网络 (biologi-cal neural networkds,BNN)。从某种意义上说 ,人是自然界中最完美的系统 ,是仿生学的极限 ,人脑则是这一系统的核心。这一学科的研究使生物学、认知学科、非线性科学、计算机电子学、人工智能、微电子、信息处理、模式识别等学科有机地结合起来 ,并在文字识别、语音识别、医学诊断、生物医学、图像识别、自动控制、专家系统、组合优化、市场分析、遥感信号和图像识别等众多领域有广泛的应用 [1 ] 。本文对人工神经网络技术在中药研究的应用现状及前景作一综述。1 理论部分  限于目前的理论与技术 ,人工神经网络略去了生物神经网络的很多细节 ,但也保留了重要内容 ,即充分地保留了脑神经系统的结构 ,又反映了脑神经系统内在的工作...  (本文共3页) 阅读全文>>

吉林大学
吉林大学

中药香豆素类化合物的超临界CO_2萃取工艺及产物的非破坏质量监控的实验研究

中药现代化的范围十分广泛,它包括中药材种植的规范化、中药饮片的现代化生产、制备工艺的自动化与先进化、质量控制与检测手段的现代化以及剂型的现代化等等。但首要最关键的问题就是提取分离工艺的现代化和质量监控的标准化和规范化。实现中药提取、质量监控的现代化,是我们药学工作者努力的方向和所要达到的目标之一。为此,本论文采用先进的超临界CO2萃取技术和人工神经网络-近红外光谱分析技术,分别从中药的提取和非破坏无损质量监控两方面进行了探讨研究,开发得到安全、有效、质量可控的中药提取物。本论文以中药补骨脂、白芷、蛇床子为代表,系统地研究了超临界CO2 (简称SFE-CO2)萃取含香豆素类化合物的中药的工艺条件。探讨了萃取压力、萃取温度、解析压力、提取时间等工艺参数对药材的SFE-CO2萃取产物的收率以及有效成分的影响。采用人工神经网络-近红外光谱法对蛇床子SFE-CO2萃取产物进行了质量监控,建立了用于分析中药提取物中双组分含量的神经网络数学校...  (本文共206页) 本文目录 | 阅读全文>>

首都师范大学
首都师范大学

高效液相色谱指纹图谱与近红外光谱在大黄活性成分研究中的应用

近年来,指纹图谱已成为国际公认的控制中药或天然药物质量最有效的手段。指纹图谱能体现中药成分的复杂性和相关性,类似人的指纹,有利于更好地评价、控制中药材及中药产品质量。近红外光谱在中药质量控制中开辟了广阔天地,在药材产地判定、有效成分定量分析、假药识别等领域有很大的发展空间。人工神经网络是人脑神经网络的数学模型,具有很强的非线性映射能力,是近红外光谱分析中常用的化学计量学方法。在中药中,大黄被誉为“将军”,是传统中医临床处方常用的药物。大黄所含化学成分多达180种以上,其中化学结构清楚的有120多种,药理作用清楚或正在研究中的化学成分有30多种。它的生物活性主要包括:泻下、镇痛、抗菌、抗癌和抗氧化。本文第二章将近红外光谱分析技术与径向基函数神经网络方法相结合,对42种大黄样品中的主要有效成分:蒽醌类化合物(Anthraquinones)、水溶性蒽苷类化合物(Anthraquinone glucosides)、芪苷类化合物(Stil...  (本文共91页) 本文目录 | 阅读全文>>

《中草药》2019年13期
中草药

人工神经网络在中药相关研究领域的应用

人工神经网络(artificial neural network,ANN)是一种以生物学中枢神经网络为基本原理,以网络拓扑知识为理论基础,模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。它实际上是一个有大量简单节点、相互连接传递的复杂网络,能够进行复杂逻辑运算的系统,具有高度的非线性、非局限性、非定性和非凸性的4个基本特征[1]。目前人工神经网络应用最为广泛的是反向传播(BP)神经网络,除此之外还有霍普菲尔德(Hopfield)神经网络、双向联想记忆(BAM)神经网络、径向基函数(RBF)神经网络、小脑模型连接控制(CMAC)神经网络等[2]。中药是中医治病的物质基础,成分复杂,且中医治疗多以复方入药,讲究药物配伍,体现协同作用。中药复方复杂的特性可被简单描述为在变化无常的活动后呈现出的某种尚未完全阐明的规律。中药复方配伍在制剂学中主要表现为化学成分的复杂性及有效成分的不确定性;中药品种繁多,同名异物及同物异名的现象普遍存...  (本文共7页) 阅读全文>>