基于变异学习的药物构效关系模式分类法

提出一类用于预测药物活性的神经元模式分类器及其神经网络进化学习新算法——变异基遗传法 .该算法仅采用变异算子进行局部优化搜索 ,并利用随机初始化技术使算法在局部搜索能力提高的同时仍有可能寻找到全局最优解 .本文以有机氟农药为例 ,将基于变异学习的神经元模式分类方法应用于药物构效关系的识别研究 ,实验结果表明 ,该方法能有效地辨识药物构效关系模式 ,模式分类识别正确率优于其他神经元模式分类法     

中草药挥发油提取新技术——亚临界水萃取

介绍一种中药挥发油提取的新技术,对亚临界水在中药挥发油提取方面的应用进行综述。探讨亚临界水在中药挥发油萃取过程中萃取温度、萃取压力、萃取时间、夹带剂等因素对萃取效果的影响,并将其与传统的水蒸气蒸馏、索氏提取及目前流行的超临界二氧化碳流体萃取进行对比。结果表明,使用亚临界水提取技术不仅挥发油收率高,提取时间更为迅速,是一种新型而更贴近传统的中药提取方式。     

新型色谱数据处理机的开发研究

一、概述色谱是科研和生产的有效分析手段,色谱数据处理机则是提高色谱分析水平的重要工具。目前国内生产的专用处理机功能单一,使用性离发达国家产品有一定差距。如何在现有基础上研制新一代色谱数据处理机,赶上并超过世界先进水平是项迫切的工作。     

用于渗漉提取过程分析的中药有效组分近红外光谱快速测定法

研究提出一种快速测定中药渗漉提取液中有效组分的近红外（NIR）光谱分析方法,可用于中药渗漉提取过程在线分析.以中药三七为对象,采用人参皂苷Rg1、Rb1、Rd的HPLC测定值及三七总皂苷（PNS）的比色法测定值作对照值,建立了NIR光谱与对照值之间的校正模型.比较研究了径向基函数神经网络（RBFNN）和偏最小二乘回归（PLSR）两种建模方法,其中RBFNN校正模型对Rg1、Rb1、Rd和PNS 4种组分的交叉验证均方差（RMSECV）分别为1.120、1.230、0.267、4.749,预测均方差（RMSEP）分别为0.677、0.969、0.155、8.065.研究结果表明,本文方法方便、准确、无损,可推广用于中药提取过程分析及质量控制.     

强化色谱数据处理机功能浅谈

本文较全面地论述了强化色谱数据处理机功能的必要性和可行性,提出并评价了带有控制功能的智能色谱数据处理机雏形,对整机的实现方法作了说明,提出了将人工智能技术应用于色谱分析系统的构造设想.     

近红外光谱法快速测定三七总皂苷的方法研究

以中药为实例 ,提出用近红外光谱技术快速检测复杂物质分析体系中有效组分 .在 0 .133%～ 7.0 4 0 %浓度内 ,根据三七总皂苷在 75 0 0～ 4 0 0 0 cm- 1 的近红外吸收光谱 ,利用光纤远程传输技术 ,采用偏最小二乘算法建立校正模型 ,建立了在三七药材提取物中定量检测该物质的新方法 .交叉检验的最佳主因子数为 4 ,相关系数 R2 为99.4 3% ,交叉验证均方差为 0 .15 9% .该方法快速、准确、简便 ,适合于中药工业过程在线检测 .     

高精度配料工艺的微机控制方法

<正> 一、概述在许多行业中配料工艺水平与企业的经济效益密切相关。目前国内大部分工厂仍沿用的传统配料方法,工艺落后,在计量上存在根本性缺陷,以致生产成本高、原料损耗大、配制速度慢、产品质量不稳定,严重阻碍了企业的进步和效益的提高。本文介绍一种简单、实用的配料控制系统,它投资省、收益大,系统功能齐全、运行稳定可靠、操作方便、自动化程度高,适用于生产物料为流体的工艺对象,对含有非流体物料的生产工艺对象只要稍加改动也能使用,是企业改造的理想方案。经工业场合实际使用考核征明具有良好的性能。     

葛根素大孔吸附树脂层析分离动力学

大孔吸附树脂层析分离技术是中药分离纯化的一个重要手段.针对葛根提取液中的葛根素和大豆甙元的大孔吸附树脂柱层析分离过程,建立了普通速率动力学模型,模型考虑了层析过程中的轴向扩散、外扩散、内扩散和树脂内部的非线性吸附平衡,此动力学模型能准确模拟葛根素和大豆甙元的色谱行为.用该模型对葛根素和大豆甙元的层析分离进行了仿真研究,考察了流动相流速变化对葛根素和大豆甙元层析分离的影响,结果表明此动力学模型能用来指导葛根素和大豆甙元层析分离过程操作条件的优化.     

基于圆柱型结构的中药材提取动力模型

针对目前中药有效成分提取过程建模研究较少，且模型多以球型假设为前提的问题，根据中药材多以根、茎的形式直接提取的实际情况，利用Fick第二扩散定律，假设中药材有效成分由径向扩散忽略轴向扩散，且以内扩散为主，提出了一种能反映圆柱型结构中药材的提取动力学模型.依据丹参中有效成分丹参素提取过程实验数据，通过温度和液固比的变化，优化参数，得到提取动力学模型. 利用该模型对丹参药材的工业提取过程进行模拟，得到了与生产结果较为吻合的计算结果，预测误差为10％左右. 结果表明，模型预测效果佳，可用于中药材的工业提取过程研究.     

用于中药质量整体辨识的小波基化学模式图像识别法

提出一类基于小波变换的化学模式图像识别法,并应用于中药质量的直观表征与整体辨识,根据受检样品的相关化学组分含量波动程度,通过不同尺度的离散小波变换或小波包变换来有效提取量测数据集中隐含的化学指纹特征,放大不同样品间化学模式差异,再采用二维灰度图对抽提出的化学特征信息进行图像表征,形成视觉可分辨的化学模式图像,从而实现中药质量的直观整体辨识,将该方法用于不同等级、产地及采收年份的当归样品鉴定,结果表明该方法可有效地解决中药质量整体辨识难题,为化学模式识别方法研究开辟了新的途径。