[发明专利]全自动智能勾兑中药材以保证其成份含量稳定的方法有效

专利信息
申请号: 201210122001.4 申请日: 2012-04-25
公开(公告)号: CN102663260A 公开(公告)日: 2012-09-12
发明(设计)人: 杜建强;朱明峰;王跃生;饶毅;聂斌 申请(专利权)人: 江西中医学院
主分类号: G06F19/00 分类号: G06F19/00
代理公司: 江西省专利事务所 36100 代理人: 黄新平
地址: 330004 江*** 国省代码: 江西;36
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摘要:
搜索关键词: 全自动 智能 勾兑 中药材 保证 成份 含量 稳定 方法
【说明书】:

技术领域

本发明涉及一种能够对中药材利用计算机进行全自动智能勾兑计算出最优勾兑方案以确保勾兑后中药各成份含量稳定的方法。

背景技术

中药是中华民族的几千年来用来治疗疾病和养身健体的瑰宝。中药成分含量的稳定是中药生产质量控制过程中的主要需求,也是中药是否能够起到关键治疗作用前提保证。如何有效地监控中药加工过程中各有效成分含量的稳定,对于制药者来说是当务之急。因此,找出一种高效、准确、可靠、低成本的能够确保勾兑后中药各成分含量稳定的方法具有一定的现实意义和经济价值。传统的实现中药成份含量稳定的方法是通过手工的方式计算出满足勾兑要求的勾兑比例,这种方式不仅耗费人力和时间而且不够精确。当中药批次和成份数量过多时,通过手工计算的方式往往难以计算出令人满意的勾兑方案。目前,为了解决该问题,一些科研工作者利用计算机对该问题进行求解。专利CN200610065721.6、专利CN200410052982.5和专利CN00102512.0中使用的一些方法是采用线性规划、非线性规划或遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等经典算法对勾兑问题进行求解。首先,在上述方法中,线性规划通常只能求出对于勾兑问题的单个可行解;非线性规划通常只能得到问题的局部最优解;而遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法也只能得到问题的近似最优解,并且其求解的过程具有随机性,计算出的结果不可重复。其次,在现有的这些方法中,提取物成份检测和勾兑优化问题的求解相分离,没有形成一个全自动的检测勾兑一体的方法和流程。再有,现有的勾兑方法均在单一的问题模式下进行求解。

发明内容

本发明的目的就是提供一种不限定中药批次和成份数量的高效、准确、可靠、低成本的,能够确保中药勾兑后各成份含量稳定的全自动智能勾兑方法。

本发明的全自动智能勾兑中药材以保证其成份含量稳定的方法,包括以下步骤:

1、使用含量检测设备检测出各批药材各成分的含量。

2、将各批药材的成份含量数据,即每批药材的成份含量值,通过接口软件读入内存,读入的方法如下:

(1)、读取检测设备上的数据包;

(2)、在内存中打开数据包文件,根据数据包文件的格式搜索有效成份字节空间,指纹图谱中波峰位置的成份即为有效成份;

(3)、对有效成份字节的内容转换成表格的形式存储在内存中,供后续算法调用。

3、设定勾兑所需的参数,包括勾兑目标、勾兑误差和勾兑模式,也可采用默认的勾兑参数,其中勾兑目标即为药材各成份的理想比例,勾兑误差为各成份含量允许的误差范围,勾兑模式有两种:自选模式,即人工选择批次;智能组合模式,即由计算机进行自动组合,无需人工干预。

4、采用智能组合算法对各批药材进行分组,即生成组合方案,即待选批次的组合,然后对每一种组合方案反复执行第(5)-(7)步,智能组合算法如下:

(1)、利用循环对组合向量中的每一位进行组合尝试,每一位可取0或者1;

(2)、当组合向量的每位均进行赋值后,对向量中的非零元素进行测试,计算非零元素的个数,若非零元素个数恰好为待选批次数,则将该组合向量拷贝到组合方案矩阵中保存;

(3)、重复上述本步骤中的(1)-(2)两步,直到所有组合情况全部经过尝试,即生成了所有可能的组合方案。

5、利用改进的高斯消去算法求解不等式方程组,求出解的范围,即勾兑比例的范围,传统的高斯消去法只能用于求解N元一次线性方程组,我们在对其进行改进后可用于求解N元一次线性不等式组,改进的高斯消去法不同于以往的解线性不等式组的方法(如:线性规划和二次规划等),本方法可求出N元一次不等式方程组解的范围,而不是单个解;

改进的高斯消去算法如下:

(1)、首先创建各批药材的成份含量矩阵、系数矩阵和理想含量向量,

即,其中A是成份含量矩阵,X是解向量,B’是系数矩阵,B是理想含量向量,这里,对传统的高斯消去法的线性方程组进行了扩展,在B的左侧乘上了系数矩阵B’;

(2)、其次对成份含量矩阵A和系数矩阵B’进行同步行列变换。即将成份含量矩阵A和系数矩阵B’中的第i行乘以,其中j>i,加到第j行,将成份含量矩阵A化为上三角矩阵;同理,再用类似的方法消去成份含量矩阵A的主对角线以上的元素;

(3)、再次可以计算出解向量元素的最大值和最小值:

,;

(4)、最后对解向量中的每个元素计算最大值和最小值,即求出解的范围。

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