[发明专利]一种中药生产过程知识系统

权利要求书

1.一种中药生产过程控制方法，其特征在于，包括：

采集生产中的过程参数数据，所述过程参数包括质量数据和工艺数据，所述质量数据为生产过程中的中间体性能参数；

根据所述质量数据，对系统过程能力进行评价，得到过程能力评价结果；

若所述过程能力评价结果足够，则进入全程监控模式；

若所述过程能力评价结果不足，则根据所述工艺数据，进入设计空间寻找模式，包括：获取工艺数据；根据工段生产情况，选择关键质量属性的类型；筛选与所述关键质量属性相关的工艺数据，作为关键过程参数；建立所述关键过程参数与关键质量属性之间的关系模型；根据所述关系模型，获取设计空间，所述设计空间为对应于所述关键质量属性的特定区间范围。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述进入设计空间寻找模式之后还包括：

根据获取的设计空间对参数进行放行；

对系统过程能力进行再评价，得到过程能力再评价结果；

若所述过程能力再评价结果足够，则进入全程监控模式；

若所述过程能力再评价结果不足，则挖掘设计空间潜在参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述挖掘设计空间潜在参数包括：

接收设计空间潜在参数挖掘请求，所述请求包括设计空间对应的工段条件信息；

根据所述工段条件信息，获取与工段对应的关键质量属性及拟定潜在参数集合；

对拟定的潜在参数进行测试，得到待验证潜在参数；

对待验证潜在参数进行验证，得到设计空间潜在参数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对系统过程能力进行评价，得到过程能力评价结果包括：

采集质量数据得到质量样本，所述质量数据为制造过程中的中间体性能参数；

根据所述质量样本，得到过程平均值和过程标准差；

对所述质量样本进行数据筛查，得到质量控制标准样本；

根据所述质量控制标准样本，得到质量控制标准上限和/或下限；

根据所述质量控制标准上限和下限，得到标准中间值和过程分散值，其中，

根据标准中间值、过程分散值、过程平均值及过程标准差，通过以下计算公式得到所述质量评价值：

其中，过程平均值为质量样本中的质量数据的平均值，过程标准差为所述质量数据的标准差；

根据所述质量评价结果，得到过程能力评价结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述进入全程监控模式包括对多维参数进行识别，包括：

采集多个训练样本，组成训练样本集，每个训练样本包括多种过程参数，每种过程参数具有相应的属性参数和类别，其中，所述属性参数和类别的组合有多种；

根据所述训练样本集中的类别，获取所述训练样本集的分布传递信息值；

根据所述分布传递信息值，获取每种过程参数的信息增益；

选择信息增益最大的过程参数作为分裂节点，建立决策树；

根据决策树，对新数据进行类别识别。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述进入全程监控模式包括基于过程参数进行结果反馈，包括：

接收结果反馈请求，所述反馈请求包括中间体结果类型；

获取与所述反馈请求对应的过程参数，所述过程参数为多维参数，组成过程参数集；

将所述过程参数集输入结果反馈神经网络模型，所述结果反馈神经网络模型由过程参数样本训练得到；

获取所述结果反馈神经网络模型的输出结果。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述结果反馈神经网络模型由过程参数样本训练包括：

获取待训练的过程参数样本数据，所述过程参数样本包括多个过程参数集及对应的已知目标值；

建立初始网络模型，所述初始网络模型包括输入层、隐藏层、输出层、初始权重和初始偏置；

利用后向传播法，对所述初始权重和初始偏置进行更新，直至实现权重收敛，得到结果反馈神经网络模型。