基于遗传算法和BP神经网络的CTG识别研究

目的:针对正常类、非典型类和异常类3类胎心宫缩监护图(Cardiotocography,CTG),利用BP神经网络建立分类识别模型。方法:根据遗传算法(Genetic algorithm,GA)具有全局寻优的特点,引入遗传算法对神经网络权值和阈值进行优化,形成一种训练神经网络的混合算法(GA-BP算法),以克服BP算法易陷入局部最优解的缺陷,并以UCI数据库中的CTG数据集为例进行测试。结论:仿真结果表明,对于正常类、非典型类和异常类3类样本,BP算法的分类准确率分别为97.32%、71.97%和95.45%,而GA-BP算法的分类准确率分别提高到98.24%、82.67%和95.65%。可见GA-BP分类模型具有较强的学习能力和泛化能力,分类准确度更令人满意,所提出的方法是可行的。     

基于遗传算法优化的BP神经网络大肠癌证型分类

针对医学领域传统BP神经网络应用于诊断辅助构建模型过程存在的疾病输入特征维数繁多而导致网络训练时间长、效率低、诊断模型泛化能力弱等问题,提出了将基于遗传算法降维优化的BP神经网络（GABP）诊断模型用于大肠癌虚实证型的分类研究。利用遗传优化算法从大肠癌的28项体征输入指标中筛选出的10个指标作为GABP诊断模型的输入,并与传统的未经优化的BP诊断模型进行对比,发现优化后的神经网络模型建模所需时间由5.1844秒缩短至0.1976秒,虚证正判率由76.4567%提升至89.1809%,实证正判率由64.8441%提升至70.1170%。仿真结果表明,基于GABP的神经网络泛化能力更好,分类效果更佳,为大肠癌中医证型的临床判别提供了很好的计算机网络模型。     

遗传算法优化BP神经网络的老年痴呆症智能诊断

为了提高BP神经网络对疾病诊断的效率和预测准确率,提出一种遗传算法优化BP神经网络的老年痴呆症智能诊断模型,并以医院电子病历数据挖掘为例,对老年痴呆症诊断建立预测模型。该方法首先利用遗传算法的搜索寻优技术进行特征约简,然后将约简后的特征作为BP神经网络的输入变量,训练和构建BP神经网络模型。仿真实验在Matlab软件平台上进行,结果表明：与单BP神经网络相比,遗传算法优化BP神经网络能够降低模型训练时间、提高预测精度,是一种切实可行的老年痴呆症辅助诊断方法。     

正交试验法优选化橘红中肌醇提取工艺

【目的】优选化橘红中肌醇最佳提取工艺。【方法】以乙醇浓度、料液比和提取温度为考察因素,采用高效液相—蒸发光散射检测器(HPLC-ELSD)色谱法测定化橘红中肌醇含量,采用正交试验法优选化橘红中肌醇最优提取工艺。【结果】化橘红中肌醇最佳提取工艺为体积分数70%乙醇、料液比1∶20、提取温度100℃、每次时间45 min、提取2次。【结论】本研究优选得到的提取工艺稳定、提取率高,可用于化橘红中肌醇的提取。     

基于遗传算法的土香薷总黄酮提取工艺优化研究

[目的]确定土香薷总黄酮的最优提取工艺。[方法]以乙醇浓度、料液比、提取时间和提取次数为考察因素,以总黄酮含量为目标函数,运用SPSS18.0软件建立其正交试验数据的二次回归模型,并进一步采用遗传算法对其进行优化,确定土香薷总黄酮的最优工艺条件。[结果]建立总黄酮含量（Y）与各因素的二次回归模型为：Y=51.039＋2.164X3X4-0.007X1X2;遗传算法优化后得其最优提取工艺条件为：加药材21倍量浓度为61%的乙醇提取3次,每次2h。;此条件下土香薷总黄酮的平均含量为54.37 mg/g,RSD为1.29%,与预测值（53.71mg/g）基本相近。[结论]所选最优提取条件提取率高、稳定性好,可用于土香薷总黄酮的提取。     

基于神经网络和遗传算法的在线优化软件设计与实现

提出了一种基于神经网络和遗传算法的在线优化体系，设计并实现了基于神经网络和遗传算法的在线优化软件包，并将该软件成功应用于甲醇合成的在线操作优化，进而对此类软件的特点进行了讨论，最后对它的应用前景作了展望。     

基于混合编码的遗传算法在神经网络优化中的应用

提出了一种结合浮点数编码与二进制编码的混合编码遗传算法,该算法在同一条染色体上同时使用浮点数编码与二进制编码,有机结合了两者的优点,并与BP算法结合用于优化神经网络的结构和系数,获得具有更好泛化能力的神经网络.仿真实验结果证实了这种混合编码遗传算法的有效性和优越性能.     

基于BP神经网络对木瓜蛋白酶法提取鱼腥草多糖工艺的优化

目的 结合正交试验与BP神经网络,筛选木瓜蛋白酶提取鱼腥草多糖的最佳工艺.方法 以提取温度、提取时间及酶添加量为输入量,综合评分为输出量,用训练好的BP神经网络模型进行预测,寻找最优参数组合.结果 由BP神经网络得到的最佳提取工艺为:pH =7.0,提取温度60℃,酶添加量2.0％,提取时间2.5h,经试验验证其综合评分高于正交试验的最优组合的得分.结论 BP神经网络与正交试验相结合,可用于木瓜蛋白酶法提取鱼腥草多糖最优提取工艺的筛选.     

冷浸法提取丹参脂溶性部位工艺研究

[目的] 探讨冷浸法提取丹参脂溶性部位的最佳工艺条件.[方法] 采用高效液相色谱(HPLC)法为测定方法,以丹参酮ⅡA提取量为指标,考察不同浓度乙醇和粉碎对丹参酮ⅡA提取率的影响,并用正交试验法进一步优选提取条件.[结果] 最佳提取工艺条件为采用8倍量体积分数95%乙醇冷浸提取2次(每次3 h),在这种条件下,可获得较高的丹参酮ⅡA提取率.[结论] 此工艺条件简单、稳定,提取率高.     

基于Box-Behnken响应面法与BP神经网络的油菜花粉总黄酮提取工艺研究

目的 优化油菜花粉总黄酮的提取工艺。方法 以干膏得率、DPPH·清除率、总峰面积和指标峰面积为评价指标,通过熵权法赋以权重,得到综合评价指标。在单因素试验的基础上,建立Box-Behnken响应面法油菜花粉提取物HPLC指纹图谱-DPPH·清除率的谱效关系并计算关联度,利用关联度对指纹图谱峰面积进行校正,通过比较Box-Behnken响应面法与BP神经网络获得最佳提取工艺。结果 通过Box-Behnken响应面法获得的最佳提取工艺为乙醇浓度70%、料液比1∶25(g∶mL)、回流时间30 min。BP神经网络预测的最佳提取工艺为乙醇浓度70%、料液比1∶30(g∶mL)、回流时间为40 min。经验证,BP神经网络的综合评价指标为1.120 4,优于Box-Behnken响应面法的综合评价指标0.894 7。结论 优化后的油菜花粉总黄酮提取工艺稳定可靠,可为油菜花粉深度开发提供理论依据。     

基于改进PSO算法和集成神经网络的裂解炉在线优化

针对传统粒子群算法(PSO)寻优时易陷入局部最优、后期全局搜索能力下降等不足,提出了基于载波的粒子群算法(CWPSO)。通过粒子基于载波的搜索和载波扩展精确寻优,较好地克服了上述缺点,且寻优时间明显减少。同时,针对工业裂解炉在线优化要求,采用了权值动态集成的集成神经网络(NNE)对双烯收率进行建模预测,并结合CWPSO算法进行了在线滚动优化。仿真结果表明,该方法对裂解炉的优化效果明显,双烯平均收率有了明显提高。     

正交试验法优选吴茱萸中吴茱萸碱和吴茱萸次碱的闪式提取工艺

【目的】优选吴茱萸药材最佳闪式提取工艺。【方法】采用闪式提取技术,以吴茱萸碱和吴茱萸次碱的得率为指标,采用高效液相色谱法测定。选择乙醇浓度、提取时间和提取电压为考察因素,选用L9(34)正交试验法优选吴茱萸药材最佳闪式提取工艺。【结果】吴茱萸药材的最佳闪提工艺条件为提取电压40 V,提取时间3 min,乙醇浓度体积分数75%和料液比1∶20。【结论】闪式提取吴茱萸药材效率高、时间短,可成为提取吴茱萸碱和吴茱萸次碱的方法。     

高效液相色谱法测定骨康口服液中芍药苷的含量

[目的]建立骨康口服液中芍药苷质量控制方法.[方法]采用高效液相色谱(HPLC)法测定芍药苷的含量,以BDSHypersil C18(4.6 mm×250 mm,5μm)为色谱柱,流动相为乙腈—体积分数0.1％磷酸溶液(10∶90),流速1.0 mL/min,检测波长230 nm.[结果]芍药苷在30.36～121.42 μg/mL呈良好的线性关系(r=0.999 8),回收率为98.2％ (sR 2.0％,N=9).[结论]本法简便,准确,灵敏度高,重现性好,可用于骨康口服液的控制.     

高效液相色谱法测定通经活络片中青藤碱的含量

[目的]建立通经活络片中青藤碱的质量控制方法.[方法]色谱柱为Kromasil C18色谱柱(250 mm×4.6 mm,5μm),甲醇为流动相A,体积分数0.05％二乙胺为流动相B,体积比为57∶43,流速为1 mL/min,柱温为25℃,检测波长为262nm,进样量15 μL.[结果]青藤碱含量在0.612 ～ 4.08 μg范围内,与峰面积呈良好的线性关系,线性关系良好(r2=0.999 5);平均回收率99.97％.[结论]本研究方法简便、准确、灵敏度高、重复性好,可用于通经活络片中青藤碱的含量测定.     

Combining Neural Network and Genetic Algorithm for Prediction of Lung Sounds

Recognition of lung sounds is an important goal in pulmonary medicine. In this work, we present a study for neural networks–genetic algorithm approach intended to aid in lung sound classification. Lung sound was captured from the chest wall of The subjects with different pulmonary diseases and also from the healthy subjects. Sound intervals with duration of 15–20 s were sampled from subjects. From each interval, full breath cycles were selected. Of each selected breath cycle, a 256-point Fourier Power Spectrum Density (PSD) was calculated. Total of 129 data values calculated by the spectral analysis are selected by genetic algorithm and applied to neural network. Multilayer perceptron (MLP) neural network employing backpropagation training algorithm was used to predict the presence or absence of adventitious sounds (wheeze and crackle). We used genetic algorithms to search for optimal structure and training parameters of neural network for a better predicting of lung sounds. This application resulted in designing of optimum network structure and, hence reducing the processing load and time.     

测定金银花中6种有机酸类化合物含量的一种新方法

目的:为解决金银花药材分析中部分对照品价格高、不易获得的问题,建立了一测多评的分析方法.方法:通过测定绿原酸(CA)、咖啡酸(CfA)的含量,以及与其它有机酸的相对校正因子(RCF),计算出其它几种有机酸的含量.结果:在一定线性范围内,CA与新绿原酸(NCA)、3,4-二咖啡酸酰奎尼酸(3,4-DCA)、3,5-二咖啡酸酰奎尼酸(3,5-DCA)、4,5-二咖啡酸酰奎尼酸(4,5-DCA)的RCF分别为5.462、5.689、2.313、2.382,CfA与NCA、3,4-DCA、3,5-DCA、4,5-DCA的RCF分别为3.941、4.103、1.669、1.718.该方法在不同实验室、不同型号的高效液相色谱仪以及不同色谱柱上进行验证,重现性满意;与外标法相比,所得结果经方差分析均无显著性差异(P＞0.05),准确度较高.结论:该方法可采用较易获得的对照品测定金银花药材中多种有机酸的含量,有助于对金银花药材进行更为全面的质量控制.     

不同产地铁皮石斛形态及有效部位成分含量比较

[目的]比较不同产地铁皮石斛的形态及其有效部位成分,为铁皮石斛资源的开发利用提供科学依据.[方法]对铁皮石斛徒手切片及其粉末进行显微鉴定.多糖成分采用超声提取后分别用紫外分光光度法和高效液相色谱(HPLC)法测定多糖和甘露糖含量.[结果]甘露糖含量在150～250 mg/g之间;广东省新丰、广东省丹霞山、浙江省温州、浙江省义乌的多糖含量达250 mg/g以上.[结论]不同产地的铁皮石斛形态无显著差异,但其主要成分多糖的含量存在差异.     

蜂蜜中氨基酸类成分高效液相指纹图谱研究

【目的】建立蜂蜜中氨基酸成分的高效液相（HPLC）指纹图谱分析方法。【方法】采用732阳离子交换树脂富集蜂蜜中的氨基酸,而后采用异硫氰酸苯酯柱前衍生法,以脯氨酸为参照峰。色谱柱为Waters Symmetry C18色谱柱（4．6 mm ×250 mm,5μm）;流动相： A为乙腈∶水（体积比为4∶1）, B为30 mmol／L醋酸钠溶液∶乙腈（体积比为355∶15）,用冰乙酸调节pH＝6．5,梯度洗脱;检测波长：254 nm;流速：1．0 mL／min;进样量5μL。【结果】15批蜂蜜样品氨基酸指纹图谱共标出16个共有峰,15批样品的相似度在0．910～0．996之间。【结论】该指纹图谱检测方法简便可行、重现性好、特征性强,可为蜂蜜质量控制提供一定参考。