【正文】 7 1: 1: 1: 1: 1: 1: 1: 大學(xué)計算機基礎(chǔ) —— 沈陽藥科大學(xué)大學(xué)計算機基礎(chǔ) —— 沈陽藥科大學(xué) 大學(xué)計算機基礎(chǔ) —— 沈陽藥科大學(xué)大學(xué)計算機基礎(chǔ) —— 沈陽藥科大學(xué) (3)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建：將原料配比、反應(yīng)溫度、反應(yīng)時間、穩(wěn)定劑 4個考察因素作為 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，將收率和活性氧含量 2個考察目標(biāo)作為網(wǎng)絡(luò)的輸出，定義輸入向量 X和輸出向量 Y（訓(xùn)練樣本），編寫程序代碼 用 newcf()函數(shù)構(gòu)建 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ,代碼如下： =newcf(minmax(X),[10,2],{39。},39。 tansig（ S型）和 purelin（線性）代表隱含層和輸出層的傳遞函數(shù)， trainlm代表網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法，表明采用LevenbergMarquardt規(guī)則對 BP網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練。 %訓(xùn)練目標(biāo)即期望誤差 用 train()函數(shù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，代碼如下： [,tr]=train(,X,Y)。結(jié)果表明，以原料配比、反應(yīng)溫度、反應(yīng)時間、穩(wěn)定劑加入量 4個因素為輸入量、收率和活性氧含量為輸出考察目標(biāo)所建立的 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較好的收斂性，能體現(xiàn)各工藝條件對收率及活性氧含量影響的非線性變化規(guī)律，因而具有較高的預(yù)測精度。 大學(xué)計算機基礎(chǔ) —— 沈陽藥科大學(xué)大學(xué)計算機基礎(chǔ) —— 沈陽藥科大學(xué) 表 83 10批次苦碟子注射液指紋圖譜 主成分分析 樣本數(shù)據(jù) 序號 主成分 1 主成分 2 主成分 3 主成分 4 SIGNAL01 SIGNAL02 SIGNAL03 SIGNAL04 SIGNAL05 SIGNAL06 SIGNAL07 SIGNAL08 SIGNAL09 SIGNAL10 大學(xué)計算機基礎(chǔ) —— 沈陽藥科大學(xué)大學(xué)計算機基礎(chǔ) —— 沈陽藥科大學(xué) 自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計的步驟與上述“用 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化化學(xué)反應(yīng)的工藝條件”一節(jié)中類似，但在網(wǎng)絡(luò)設(shè)計及函數(shù)選取上有不同之處，簡述如下： (1) 啟動 MATLAB 應(yīng)用程序，新建一個 M文件，在 M文件上編寫程序代碼，保存在 \work目錄下，命名為 ，輸入完整程序代碼 大學(xué)計算機基礎(chǔ) —— 沈陽藥科大學(xué)大學(xué)計算機基礎(chǔ) —— 沈陽藥科大學(xué) 創(chuàng)建一個自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ，其中newsom()為創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)函數(shù)， P為輸入向量，minmax(P)指定了輸入向量的最大最小值，因為有10個樣本，所以網(wǎng)絡(luò)輸出層的結(jié)構(gòu)為 5 2 。 表 84 苦參堿聚類結(jié)果 聚類結(jié)果 訓(xùn)練步數(shù)為 10時， 4 10 1 10 2 1 7 3 7 5 訓(xùn)練步數(shù)為 100時， 5 4 1 4 2 1 7 7 7 10 訓(xùn)練步數(shù)為 1000時， 3 7 5 7 1 5 1 1 1 9 大學(xué)計算機基礎(chǔ) —— 沈陽藥科大學(xué)大學(xué)計算機基礎(chǔ) —— 沈陽藥科大學(xué) （三）用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實現(xiàn)函數(shù)逼近 發(fā)酵生產(chǎn)過程中微生物體內(nèi)的生物合成離不開酶的催化作用，酶活性的大小影響著生物代謝產(chǎn)物的速率和產(chǎn)率。 (3) MATLAB編程實現(xiàn)：啟動 MATLAB 應(yīng)用程序，新建一個 m文件，操作如前所示。對于涉及的網(wǎng)絡(luò)類型、結(jié)構(gòu)參數(shù)等并未進行最優(yōu)化設(shè)計，給出的輸出也不一定是最好的結(jié)果，請大家在學(xué)習(xí)時注意。隨著計算機技術(shù)的進一步發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在藥學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用前景也無疑會更加廣闊。人工智能技術(shù)發(fā)展至今天，“微型機器人”時代已經(jīng)到來。 大學(xué)計算機基礎(chǔ) —— 沈陽藥科大學(xué)大學(xué)計算機基礎(chǔ) —— 沈陽藥科大學(xué) 在生物醫(yī)學(xué)上，科學(xué)家利用納米技術(shù)制造納米機器人，讓它在人的血管中進行巡邏和檢查，盡早發(fā)現(xiàn)異常細(xì)胞，而且可以對人體內(nèi)細(xì)胞組織進行修復(fù)。當(dāng)人體內(nèi)某個部位感染時往往會服用或注射抗生素，但是藥物在血液中被稀釋，真正起到治療效果的只是其中的一小部分，大部分藥物只是被代謝出體外，設(shè)置會對人體產(chǎn)生副作用。被列為我國國家“ 863 計劃”的重慶某研究院研制的名為“ OMOM 膠囊內(nèi)鏡系統(tǒng)”的納米機器人醫(yī)生，如圖 814所示。 大學(xué)計算機基礎(chǔ) —— 沈陽藥科大學(xué)沈陽藥科大學(xué)計算機教研室 演講完畢，謝謝觀看！ 。 大學(xué)計算機基礎(chǔ) —— 沈陽藥科大學(xué)大學(xué)計算機基礎(chǔ) —— 沈陽藥科大學(xué) 我國中科院沈陽自動化所成功研制了一臺“納米微操作”的機器人系統(tǒng)樣機，該“納米操作機器人”可完成對細(xì)胞染色體的切割操作，可在 DNA或者分子水平上進行檢測及病理、生理測試實驗研究。如圖 813所示。在外科領(lǐng)域，納米機器人還可以用來為人體器官做手術(shù)、為腦部動手術(shù)等。生物醫(yī)藥領(lǐng)域的很多工作都依靠手動操作，存在工作效率低、風(fēng)險大、成功率低等缺陷。隨著人工智能研究的廣泛開展，智能機器人已經(jīng)被應(yīng)用到工業(yè)，農(nóng)業(yè)，教育，商業(yè)，醫(yī)藥等各個領(lǐng)域。由于在藥學(xué)研究領(lǐng)域，變量間關(guān)系往往非常復(fù)雜，為了探測變量間的復(fù)雜模式，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正逐漸變成藥學(xué)數(shù)據(jù)分析中的有力工具。結(jié)果表明， RBF網(wǎng)絡(luò)模型中溫度的最佳點約為 30℃ ， pH最佳點為是 ，對應(yīng)的最大酶活性約為 ，與實際結(jié)果十分接近。 RBF網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計的步驟如下： (1) 建立酶活性實驗數(shù)據(jù)：考察溫度、 pH兩種因素在不同水平下對酶活性的影響，獲取的實驗數(shù)據(jù)見表 85。 大學(xué)計算機基礎(chǔ) —— 沈陽藥科大學(xué)大學(xué)計算機基礎(chǔ) —— 沈陽藥科大學(xué) (2) 調(diào)試運行程序，繪制的網(wǎng)絡(luò)輸入變量分布圖，如圖 810所示，繪制的網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖 811所示，聚類結(jié)果見表 84。 大學(xué)計算機基礎(chǔ) —— 沈陽藥科大學(xué)大學(xué)計算機基礎(chǔ) —— 沈陽藥科大學(xué) 大學(xué)計算機基礎(chǔ) —— 沈陽藥科大學(xué)大學(xué)