【正文】 該納米機器人在建模方法、三維感官力以及誤差分析和補償方面取得了很多突破和創(chuàng)新，各項技術(shù)都處于世界先進水平。 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) 我國在生物醫(yī)藥納米機器人的研究方面也取得了卓越的成就。 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) 微型智能機器人同樣在藥學(xué)領(lǐng)域發(fā)揮著不可忽視的作用。因此，由生物醫(yī)學(xué)與微操作機器人結(jié)合而產(chǎn)生的生物微操作機器人成為全世界醫(yī)藥學(xué)領(lǐng)域和智能機器人領(lǐng)域的研究熱點。然而智能機器人不僅僅是我們所熟知的樣子，它們也可能極其微小，精細。目前已有許多商業(yè)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)軟件，如本書所用的 MATLAB軟件，以及 Splus、 SNNS(Stuttgart neural work simulator)軟件等。 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) 在本章給出的三個實例中，只是說明了如何用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法去解決藥學(xué)研究中存在的最優(yōu)、預(yù)測及分類問題，目的是為大家提供一些解決實際問題的思路。 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) 確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：由于酶活性有兩個影響因素，所以該網(wǎng)絡(luò)模型有兩個輸入變量（溫度、 pH）和一個輸出變量（酶活性），相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有兩個輸入節(jié)點和一個輸出節(jié)點。 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) 由表 84可知，當(dāng) 訓(xùn)練步數(shù)為 10時，初步分類結(jié)果是：樣本 3和 6分為一類， 2和 4分為一類；當(dāng)訓(xùn)練步數(shù)為 100時，分類結(jié)果比上面的更精確一些，此時，樣本 3和 6分為一類， 2和4分為一類， 8和 9分為同一類；當(dāng)訓(xùn)練步數(shù)為 1000時，樣本的分類與上面結(jié)果一致。 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) （二）用自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對樣本資料進行分類 表 83是 10批次不同產(chǎn)地的中藥苦碟子注射液指紋圖譜經(jīng)主成分分析后得到的 10個樣本數(shù)據(jù)，每個樣本用 4個主成分表示其特征信息，希望通過自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對樣本資料進行聚類分析，從而能夠?qū)崿F(xiàn)對樣本的自動分類。在新建的 m文件上輸入上述完整代碼，操作見圖 86，將該程序保存在 \work目錄下，命名為 , 調(diào)試并運行程序 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) （ 5）程序運行結(jié)束后，顯示網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差曲線如圖 87所示。 %兩次顯示之間的訓(xùn)練步數(shù) =。 新構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)名稱用 表示， newcf()是 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建函數(shù)，用 minmax()函數(shù)自動搜索輸入向量中每個要考察因素的范圍，參數(shù) [10,2]代表隱含層節(jié)點個數(shù)為 10（不確定參數(shù)，待優(yōu)化），網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)層數(shù)為 2，分別對應(yīng)隱含層和輸出層。purelin39。 4個輸入向量 X X X3 、 X4分別對應(yīng)原料配比、反應(yīng)溫度、反應(yīng)時間、穩(wěn)定劑加入量 4個考察因素， 2個輸出向量 Y1 、 Y2分別對應(yīng)目標函數(shù)收率和活性氧含量， 其拓撲結(jié)構(gòu)如圖 79所示。 四、 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在藥學(xué)上的應(yīng)用 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) （一）用 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化化學(xué)反應(yīng)的工藝條件 過碳酸鈉是一種強氧化劑，其水溶液可用作醫(yī)療殺菌劑、口腔消毒劑。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)過大會降低學(xué)習(xí)效率，出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，網(wǎng)絡(luò)容錯性下降；反之若結(jié)構(gòu)過小，又會造成網(wǎng)絡(luò)不收斂的問題。 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) BP網(wǎng)絡(luò)的局限性： ?局部極小化問題： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值是通過沿局部改善的方向逐漸進行調(diào)整的，這樣會使算法陷入局部極值，權(quán)值收斂到局部極小解，從而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練失敗。 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) ?泛化能力：所謂泛化能力是指在設(shè)計模式分類器時，即要考慮網(wǎng)絡(luò)在保證對所需分類對象進行正確分類，還要關(guān)心網(wǎng)絡(luò)在經(jīng)過訓(xùn)練后，能否對未見過的模式或有噪聲污染的模式，進行正確的分類。 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) ?非線性映射能力： BP網(wǎng)絡(luò)實質(zhì)上實現(xiàn)了一個從輸入到輸出的映射功能，三層的 BP網(wǎng)絡(luò)在理論上能夠以任意精度逼近任何非線性連續(xù)函數(shù)。它是一種在輸入層與輸出層之間有一層或多層隱含結(jié)點的具有正向傳播機制的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。它是一個具有單層神經(jīng)元的網(wǎng)絡(luò)，由線性閾值邏輯單元所組成。 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、 神經(jīng)元模型和 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)的基礎(chǔ)上提出來的。它強調(diào)的是神經(jīng)元之間的協(xié)調(diào)，如果外界輸入激活了神經(jīng)元中的某個結(jié)點，則整個神經(jīng)元群的活性隨之增加，相反引起整個神經(jīng)元群的抑制效應(yīng)。學(xué)習(xí)的目的就是減少網(wǎng)絡(luò)實際輸出與導(dǎo)師信號之間的差異，使網(wǎng)絡(luò)實際輸出逐漸逼近導(dǎo)師信號。 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) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Neural Network, NN），是由大量處理單元廣泛互聯(lián)而成的網(wǎng)絡(luò)，是對人腦的抽象、簡化和模擬。為擺脫這一困境，將人工智能技術(shù)引入到中藥材質(zhì)量控制系統(tǒng)中，利用模式識別技術(shù)，建立了完整的中藥材質(zhì)量檢測專家系統(tǒng)，實現(xiàn)了中藥材的數(shù)字化、自動化檢測，全面、客觀、準確、快捷的控制中藥材質(zhì)量；為建立安全有效，可操作，技術(shù)先進的國家質(zhì)量標準提供了堅實可靠的基礎(chǔ)；同時促進了中藥國際化，提高了中醫(yī)藥產(chǎn)品在國際醫(yī)藥市場的競爭力。 80年代初期開始，中國中醫(yī)界相關(guān)專家系統(tǒng)的研究也開展得如火如荼，大約有 140個以經(jīng)驗為主的中醫(yī)專家系統(tǒng)相繼研發(fā)。 ：專家系統(tǒng)是一個具有大量專門知識與經(jīng)