搜索结果: 1-9 共查到“药学 神经网络”相关记录9条 . 查询时间(0.267 秒)
中国科学院上海药物研究所蒋华良、郑明月团队采用了多任务深度神经网络（multitask deep neural network）建立分类模型解决化合物的激酶谱预测问题。多任务深度神经网络通过任务间的迁移学习，可以高效解决具有相关性的多类别分类问题，对于众多激酶靶标，共享的保守催化域使得多重活性预测任务紧密相关。因此，利用多任务深度神经网络可以有效减少特定激酶数据不足对模型泛化性能的限制。此外，多任...
正交试验和BP人工神经网络模型优化胰蛋白酶提取鱼腥草多糖的工艺
胰蛋白酶法提取 正交试验 BP神经网络
2013/6/4
正交试验和BP神经网络模型优选胰蛋白酶法提取鱼腥草多糖的工艺条件。 方法: 以多糖得率及其含量为指标,结合正交试验和人工神经网络方法,考察加酶量、温度、时间对提取工艺条件的影响。 结果: BP神经网络模型优化工艺为加胰蛋白酶量2.5%,于45 ℃温浸2.4 h;正交试验优选的工艺条件为加胰蛋白酶量2%,于45 ℃温浸时间2.5 h;前者的综合评分略高于后者。 结论: BP神经网络模型法优选的提取工...
采用均匀设计法制定岗松油β-环糊精包合物制备的实验方案，应用人工神经网络对影响包合物制备的因素与考察指标之间的关系进行模型拟合，并结合遗传算法优化包合物的制备工艺参数。优化结果为：环糊精与岗松油的用量配比7.1、包合温度46.6 ℃、时间149.9 min、搅拌速度417.8 r/min。参照优化后的工艺条件所制备的包合物，含油率和包合率分别为11.89%和89.55%。结果可见，人工神经网络建模...
利用贝叶斯规整化神经网络模型研究45种吲哚烷胺对5-羟色胺（5-HT）1B/1D受体激动活性的定量构效关系。方法选取115种与结构相关的拓扑参数、几何参数和疏水性参数等,通过主成分分析法进行参数减元,建立基于10种主成分变量的活性预测贝叶斯规整化神经网络模型,并利用去一法（LEAVEONEOUT）对模型进行交叉验证。结果应用残差绝对值的平均值（MAE）进行筛选,得到隐含层神经元数目为10的模型...
基于主成分降维和神经网络模型识别 不同产地的荆芥穗
荆芥穗 主成分降维 神经网络 紫外-可见光谱
2012/8/17
研究利用紫外-可见光谱预测不同产地的荆芥穗样品。 方法 :首先采用主成分分析法对10个产地的荆芥穗紫外-可见光谱进行降维处理,将累积贡献率达99.82%的前6个新变量进行反向传播神经网络的建模。 结果 :所建主成分-神经网络模型预测结果的识别率为100%,均方误差为0.001 0。 结论 :主成分-神经网络预测模型可用于不同产地荆芥穗药材的分类识别,方法简便快速。
BP神经网络在药物制剂处方优化中的应用
药剂学 BP神经网络 处方优化
2008/5/7
目的 论述BP神经网络在药物制剂处方优化中应该注意的问题。方法 采用基于BP人工神经网络对处方进行优化。结果 通过实例提出了进行处方优化设计的一般方法、步骤及原则。结论 对正确地使用BP网络,建立具有实际意义的神经网络处方优化模型提供指导和参考。
神经网络在药动学评价中的应用
神经网络 药动学 评价
2013/10/17
神经网络是一种数据分析方法，具有并行性、容错性、非线性和自学习性等特点。在化学、药学和生物学等领域中，正在逐步取代传统的线性方法而成为数据分析的主要方法。近几年来，在药动学评价的研究领域中，神经网络模型也得到了广泛应用。因为药动学涉及到非线性的过程，所以，神经网络模型在此领域的表现大大优于传统的线性模型。该文在总结有关文献的基础上概述了近年来神经网络在药剂评价、新药的药动学评价和药物的临床评价等几...
神经网络用于口服缓释制剂的处方设计
反向传播神经网络 控制释放 处方设计 缓释片
2010/1/19
目的 用反向传播(backpropagation ,BP)神经网络,从药物的溶解度设计符合一定释放度要求的缓释制剂处方。方法 选取9种药物(异烟肼、利巴韦林、盐酸地尔硫,盐酸雷尼替丁、盐酸环丙沙星、茶碱、替硝唑、丙基硫氧嘧啶、磺胺甲唑)作为模型药物,按HPMC∶糊精=(5 - 0.2 )∶1配比制成不同释放度的缓释片,测定各个处方的释放度,其释放度数据用于BP神经网络的建模、训练。结果 得到隐...