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《南昌航空大学》 2009年
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基于神经网络的中药片剂包衣建模研究

文辉  
【摘要】: 片剂包衣是中药制剂包衣方法的一种,其工作原理为将包衣材料和中药片剂在高温负压的环境下,使包衣液均匀的粘附在片芯上。但由于包衣是通过特有的方式形成的,各工艺参数与包衣质量指标之间存在着很强的非线性和耦合性,很难用传统的方法建立有效的质量控制模型,基本上靠经验进行生产控制,质量难以保证,次品率较高。 人工智能理论的发展为解决非线性系统的建模与优化问题提供了新的思路。 文章针对中药片剂包衣建模进行了研究。首先建立了以工艺参数为输入,以包衣成品率为输出的主动进化神经网络结构模型;然后利用从包衣生产中所采集的工艺参数样本对网络进行训练,确定包衣过程工艺参数与成品率之间的映射关系;最后利用具有全局搜索能力的遗传算法对所建模型输入参数空间进行寻优,搜索使成品率达到最高时所对应的工艺参数值,以此确定最佳制剂工艺参数标称值,用以指导生产,提高包衣成品率。 主要研究内容包括以下几点: (1)神经网络算法改进:依据仿生学进化的基本思想,融合主动进化特性与BP神经网络,构建出一种具有主动自适应的高效智能算法:主动进化神经网络算法。通过与简单进化神经网络的分析和对比,结果表明:利用主动进化机制优化后的神经网络在收敛速度和资源消耗方面都表现出了更高的性能。 (2)包衣控制参数耦合性:主要根据已经研究的自动控制参数,及已经被设当改造过的高效包衣机(GBB-45型,西安润天制药机械有限公司生产)这两个方面为原始依据,研究包衣的自动控制建模。针对生产实际中影响片剂包衣存在的关键问题,对包衣过程中的进风温度、出风温度、锅内压力、蠕动泵转速等工艺参数进行了研究,为建立切实可行的预测模型提供基础。 (3)包衣控制建模:针对中药草珊瑚健胃消食片包衣工业生产中广泛存在的系统控制难,主要依靠人工经验,生产过程难于控制,运用改进的主动进化神经网络算法进行中药片剂包衣工艺参数进行建模,优化及预测生产过程。江西本草天工科技有限责任公司实际的应用结果表明,此算法是解决包衣工艺参数控制问题的一种高效算法。
【学位授予单位】:南昌航空大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP183;TQ461

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 朱敏;基于自适应遗传BP神经网络的文本分类方法研究[D];南昌大学;2010年
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
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3 高卫东;欧美杨不同品系苗木蒸腾耗水特性及节水灌溉制度研究[D];北京林业大学;2011年
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1 张鸿堃;矿山企业生产成本模块化管理与应用[D];山东科技大学;2010年
2 李安新;BP神经网络研究与硬件实现[D];山东科技大学;2010年
3 陈少华;基于Hopfield神经网络控制系统的研究[D];山东科技大学;2010年
4 黄丽琴;匹配场处理性能仿真研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 周辉;基于神经网络的高分辨雷达目标检测研究[D];长沙理工大学;2010年
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【同被引文献】
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10 黄新旺,曾荣英,邝代治,杨英辉,蒋丽平;多硝基芳香化合物撞击感度的理论研究[J];衡阳师范学院学报;2004年06期
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【二级引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前5条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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1 朱大奇;航空电子设备故障诊断技术研究[D];南京航空航天大学;2002年
【相似文献】
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10 王华伟,周经伦,沙基昌;基于遗传算法的一种新的神经网络结构模式研究[J];小型微型计算机系统;2002年04期
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5 熊雪梅;参数化模糊遗传神经网络及在植物病害预测的应用[D];南京农业大学;2004年
6 吴大宏;基于遗传算法与神经网络的桥梁结构健康监测系统研究[D];西南交通大学;2003年
7 张材;薄带坯铸轧板形智能识别与控制系统研究[D];中南大学;2004年
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9 谭阳红;基于小波和神经网络的大规模模拟电路故障诊断研究[D];湖南大学;2005年
10 陶吉利;基于DNA计算的遗传算法及应用研究[D];浙江大学;2007年
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1 李亚斐;基于计算智能的工程项目估算分析[D];长春工业大学;2010年
2 杨大春;基于遗传算法优化BP神经网络的行为识别[D];辽宁科技大学;2012年
3 陈郁;遗传神经网络在模拟电路故障诊断中的应用[D];长春理工大学;2009年
4 文辉;基于神经网络的中药片剂包衣建模研究[D];南昌航空大学;2009年
5 刘俊华;基于神经网络和遗传算法的语音识别方法研究[D];湖南大学;2005年
6 厉芸;基于神经网络和遗传算法模拟电路故障诊断方法研究[D];湖南大学;2005年
7 王一莉;瓦斯涌出量预测方法及其应用研究[D];南京工业大学;2005年
8 杨洋;粗糙集相关问题与粗糙集神经网络模型的研究[D];同济大学;2006年
9 刘凯;基于神经网络的开关磁阻电机模型的分析与研究[D];中国地质大学(北京);2005年
10 杨颖;应用信息熵和遗传神经网络的电力短期负荷预测研究[D];华北电力大学(河北);2006年
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