人工神经网络预测7种药物的毛细管电泳迁移时间.pdfVIP

维普资讯 第 20卷 第 1期 沈 阳 药 科 大 学 学 报 V01．20 No．1 2003年 1月 JournalofShenyangPharmaceutical University Jan．2003 P．23 文章编号 ：1006—2858(2003)01—0023—04 人工神经网络预测 7种药物的毛细管电泳迁移时间 白景清，孙国祥，董鸿晔，孙毓庆 (沈阳药科大学药学院，辽宁 沈阳 110016) 摘要：目的 建立毛细管电泳迁移时间的人工神经网络的预测方法。方法 运用人工神经网络，通 过毛细管区带电泳 (CZE)的实验 电压(y)和缓冲溶液的离子强度 (J)对维生紊B1等 7种药物的迁 移时间(￡ )进行预测，网络采用三层结构即输入层．隐含层．输出层 (2．4．1型)，权值修正采用误差 反向传播算法，每种药物的样本数为50，以 “留一法”预测其迁移时间，网络学习次数为10000。结 果 当电压在 6～26lV【以及硼砂溶液的离子强度为 10～100mmol／L时，网络预测的相对误差绝对 值小于 12％的概率 占82．3％。结论 人工神经网络对药物的CZE的迁移时间可准确预测。 关键词：毛细管区带电泳；迁移时间；人工神经网络；药物 中图分类号 ：O658 文献标识码 ：A 高效毛细管 电泳 (HPCE)具有高柱效、低试 择以高效液相色谱法分离很困难 的复方降压片成 剂消耗、污染小、分离方式多样等特点，广泛应用 分作为研究对象，在不 同试验条件下进行 电泳研 于药物的分离分析 中，作为定性参数的迁移时间 究，并进行了人工神经网络的预测。 与实验条件的关系是人们关注的焦点。人工神经 1 基本原理 网络(ANN)是一种模拟人大脑智能行为的信息 处理系统，由许多模拟神经元的节点组成，单个神 在研究和应用 中采用的 ANN模型不下 30 经元的运算能力有限，但大量神经元按不同的连 种，其中采用误差反向传播算法的网络应用最为 接方式进行信息处理具有很强的处理非线性相关 广泛，作者利用误差反 向传播人工神经网络 (BP— 的能力。 目前 已有多层神经 网络 、Hopfield神经 ANN)对 HPCE中7种药物的迁移时间(t咄)进 网络、随机型神经网络、竞争型神经网络、自组织 行了预测，收到满意的效果。BP—ANN是一种分 特征映射神经网络等多种模型提出，并在 图像处 层神经网络 ，由一个输入层、一个或多个 隐含层以 理、模式识别、智能控制、预测预报等领域得到了 及一个输 出层构成，作者采用的网络含有一个 隐 广泛的应用…。人工神经网络在色谱领域的应 含层，输入层 、隐含层和输 出层各含有 2个 、4个 用表现出了强大的生命力，被应用于色谱行为的 和 1个节点(2—4—1结构)，隐含层和输 出层还含有 预测[，引。人工神经网络也 已被应用于毛细管 电 偏置，如图1。BP—ANN误差反向传播的具体算 泳的迁移行为及分离度 的研究 ．5J，但就多实验 法如下 ： 条件与迁移时间关系的研究还未见报道。作者选 Input layer Hidden layer Output layer Fig．1 Theschematicdiagram ofa2-4-1ANN 收稿 日期：2002—06—06 作者简介 ：白景清 (1978一)，男(满族)，辽宁大连人，在读硕士。主要从事人工神经 网络在药物分析中的应用研究， Tel：