刘晓红
- 作品数：5 被引量：20H指数：3
- 供职机构：山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室更多>>
- 发文基金：山西省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术更多>>
- 向量评估遗传算法优化珍珠菜抗肿瘤有效成分的研究被引量：2
- 2012年
- 目的研究向量评估遗传算法(VEGA)在珍珠菜抗肿瘤有效成分提取工艺条件中的应用,并对其效果进行评价。方法对珍珠菜抗肿瘤有效成分提取工艺正交设计试验数据建立以总黄酮含量和总皂苷含量的子目标模型,采用VEGA对其进行多目标优化,搜索最优提取条件。利用课题组成员电子科技大学软件工程师陈益提供的Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法的寻优;利用SPSS13.0软件进行统计分析。结果得到的最优工艺条件为80%乙醇,8倍用量,提取1次,提取时间根据实际情况选择的条件下的搜索总黄酮含量为10.36%、总皂苷含量25.79%。结论 VEGA收索的Pareto非劣解在保证多目标都最优的前提下是比较理想的,为珍珠菜抗肿瘤有效成分的最优条件选择提供了合理的方法,可推广到其他药物的最优条件选择。
- 徐彦杰刘晓红杨晓文陈益仇丽霞
- 关键词：珍珠菜正交试验遗传算法多目标优化
- 改进非劣分类遗传算法在金莲花醇提取条件优化中的应用被引量：3
- 2012年
- 目的研究改进非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ)在正交试验设计的多目标药物提取条件优化中的应用。方法对金莲花总黄酮醇提取工艺研究的正交试验数据建立以浸膏得率、总黄酮含量为子目标的数学模型,采用遗传算法对其进行单目标优化,NSGA-Ⅱ对其进行多目标优化,搜索最优提取条件,比较搜索结果;利用课题组编写的Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法寻优。结果单目标遗传算法优化分别得到各子目标最大时的最优提取条件,NSGA-Ⅱ进行两目标优化时,确定的最优提取条件的效果以及由此得到的浸膏得率和总黄酮含量高于正交试验中的任何一个方案。结论 NSGA-Ⅱ搜索的Pareto非劣解是合理的,达到了较好的效果,为正交试验设计最优条件选择提供了合理的方法,可推广到均匀试验设计和析因试验设计。
- 刘晓红白云娥陈益杨晓文徐彦杰仇丽霞
- 关键词：正交试验多目标优化
- 基于微遗传算法的多目标Box-Behnken设计试验条件优化分析被引量：5
- 2012年
- 目的比较微遗传算法与传统优化方法确定最优试验条件的效果。方法以琥珀酸维生素E、泊洛沙姆-188、0.1molNaOH作为影响因素;以粒径、ζ电位、克拉霉素(clarithromycin,CLA)乳剂相分布率作为评价指标,在Box-Behnken试验设计给定的条件下,通过最小二乘法拟合二阶响应面方程试验模型,分别运用Matlab2009a软件的函数模块、图形模块编制的遗传算法程序和ExpertDesign软件(Version7.1.6.0)的Box-Behnken设计的传统优化方法,筛选出最优试验条件,比较两种优化方法的效果。结果当评价指标和因素之间呈非线性回归关系时,Box-Behnken设计充分考虑到各影响因素间的交互作用,同时在中心点进行重复试验,提高了实验的准确性。经微遗传算法优化后试验因素琥珀酸维生素E、泊洛沙姆-188、0.1MNaOH最佳条件分别为:68.25%、0.52%、15.26%,评价指标粒径、ζ电位、CLA乳剂相分布率分别为:135.75nm、33.67mV、98.12%;经传统优化方法优化后试验因素琥珀酸维生素E、泊洛沙姆-188、0.1MNaOH最佳条件分别为:76.0%、0.5%、15.4%,评价指标粒径、ζ电位、CLA乳剂相分布率分别为:135.75nm、31.04mV、97.33%。结论对于三水平多因素的试验,采用Box-Behnken设计试验设计可以大大减少设计所花费的时间和成本,提高试验效率。微遗传算法相对于传统优化方法,可以从全局的角度搜索试验条件的最优组合,进行多个评价指标优化效果理想、程序可行、计算时间短、可以应用于解决多维解空间的实际问题。
- 杨晓文韩荣荣徐彦杰刘晓红仇丽霞
- 关键词：BOX-BEHNKEN设计
- 多目标遗传算法优化五味子提取工艺的研究被引量：8
- 2012年
- 目的研究多目标遗传算法(MOGA)在微波萃取五味子提取工艺条件中的应用,并对其效果进行评价。方法对五味子提取工艺均匀设计实验数据建立以浸膏得率、五味子醇甲和总木脂素的子目标模型,采用多目标遗传算法对其进行多目标优化,搜索最优提取条件,比较搜索结果。利用Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法的寻优;利用SPSS13.0软件进行统计分析。结果得到的最优工艺条件为微波功率270 W、乙醇体积分数为87%、萃取时间为7 min、乙醇用量为1∶4.5、饮片粉碎度为70目;此条件下的搜索结果浸膏得率为21.40%、五味子醇甲4.72%、五味子总木脂素10.84%。结论多目标遗传算法搜索的Pareto非劣解在保证多目标都最优的前提下是比较理想的,为五味子的最优条件选择提供了合理的方法,可推广到其他药物的最优条件选择。
- 徐彦杰师先锋杨晓文刘晓红陈益仇丽霞
- 关键词：五味子遗传算法多目标优化五味子醇甲
- 基于遗传算法的混料试验药物配方配比优化研究
- 在药学研究领域存在很多的药物处方优化的问题。例如将药物的有效成分、辅料、填充剂等成分按照一定的比例混合在一定条件下而制成。混料试验,就是通过实物试验或非实物试验,考察混料的某种特性或综合性能与各种混料分成之间的关系。每个...
- 刘晓红
- 关键词：遗传算法
- 文献传递
