何正大
- 作品数：10 被引量：9H指数：2
- 供职机构：中国药科大学更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 遗传算法结合人工神经网络模拟药物在超临界流体中溶解度被引量：1
- 2010年
- 为更精确地关联预测药物在超临界流体中的溶解度,提出了遗传算法(GA)与LM-反向传播人工神经网络相结合(GA-LM-BPANN)的模型,并设计了该模型的计算过程,讨论了模型参数的设置。用该模型计算了温度(308～348K)和压力(122～355bar)条件下药物(非那吡啶)在超临界CO2中溶解度。结果表明,计算值与实测值的平均相对误差(AARD)为1.53%,测试集的AARD为3.32%。用Bartle半经验方程得到的计算值与实测值的AARD为14.6%。可见,与Bartle半经验方程相比,GA-LM-BPANN模型的关联和预测精度高,关联范围广。
- 何正大许玫陈曙
- 关键词：超临界流体溶解度
- 一种基于人工智能的中药识别方法
- 本发明公开了一种基于人工智能的中药识别方法，通过标准化的中药样品制备，中药标准化多维信息的采集，标准化的数据处理，结合深度学习的人工智能判别模式，实现高效快速精准的中药判别的一法通识技术。该技术通过供试品的标准化制备，实...
- 余伯阳何正大戚进
- 文献传递
- 神经网络和遗传算法在药学中的应用
- 人工神经网络模型具有大规模并行处理、分布式信息存储、容错性、自组织性和自适应性等特点，有很强的非线性逼近能力和分类识别能力。神经网络算法已经成功的在药效学，药动学，药物分子设计，定量构动关系和临床药学等方面得到应用。与传...
- 何正大
- 关键词：神经网络遗传算法临床药学
- 用MapleSim进行多领域混合建模仿真分析被引量：4
- 2009年
- 为了评估MapleSim建模与仿真软件性能。该文简要介绍了MapleSim及其特点并阐述了MapleSim进行建模分析的步骤。并实验用MapleSim对一个机械系统和模拟电路信号产生电路建模仿真和分析,比较不同实验情况结果和提取系统方程。结果表明MapleSim是一个优秀的、直观快捷的高性能多领域复杂系统物理建模仿真分析工具。实验有指导意义。
- 何正大许玫杨访
- 关键词：MAPLE物理建模仿真MODELICA
- 叶酸及壳聚糖修饰的多壁碳纳米管复合材料的制备
- 本发明涉及一种具体的多壁碳纳米管的修饰方法。多壁碳纳米管(MWCNT)采用加热回流的方法酸化，通过傅里叶红外光谱(FT-IR)、zate电位仪、透射电镜(TEM)等手段表征，其内径大约6nm左右。同时采用均相合成法制备出...
- 王越李祯李红玫何正大
- 文献传递
- 网络时代高校德育工作面临的问题及对策被引量：1
- 2002年
- 随着大学生网上生活的多元化以及深度和广度的迅速提高,网络“双刃剑”的特点给高校的德育工作带来 了机遇和挑战。通过对网上信息的分析,探讨在网络时代,高校只有通过转变思想观念、加强制度建设、注重师资 队伍培养、加大经费投入等手段,才能使高校的网络信息趋利避害,德育工作开展得深入人心,落到实处。
- 于广琮何正大
- 关键词：网络时代高校德育工作
- 基于Matlab遗传算法和神经网络结合的函数逼近实现和测试被引量：3
- 2009年
- 为了开发对科研实验数据的非线性关系精确建模工具,该文讨论了将遗传算法GA和神经网络算法结合,并使用Matlab软件实现计算过程。针对一个非线性测试函数逼近问题,设计了Matlab软件的GA算法的实现过程,并实验测试分析了GADS工具箱算子选择和参数设置。比较了单纯GA方法和GA结合Levenberg-Marquardt BP方法局部寻优的效果。结果表明实验中设计的基于Matlab的GA神经网络计算方案是一种有效的高精度模型,算法设计实现过程有指导意义,能为各领域提供有力复杂非线性建模工具。
- 何正大许玫
- 关键词：神经网络遗传算法非线性函数逼近MATLAB
- 基于Tanagra的支持向量机回归算法计算抗丝虫药定量构效关系的性能评价
- 2014年
- 目的评价支持向量机回归算法(SVR)和Tanagra软件用于计算抗丝虫药物定量构效关系(QSAR)的性能。方法设计了基于Tanagra软件的SVR模型,优化模型参数计算抗丝虫药物的QSAR,并将计算结果与多元线性回归方法的结果进行比较。结果所用算法计算精度高,预测能力强,计算结果接近活性实验值,训练集和测试集的Pseudo-r2分别为0.9842、0.9057,结果明显优于多元线性回归方法。结论基于Tanagra软件的SVR可有效地改善抗丝虫药物的QSAR计算,也适用于其他药物的QSAR分析。
- 何正大张婧易胜辉于迪张卉馨杨彬彬
- 关键词：支持向量机回归算法定量构效关系
- LM-BP神经网络优化酶催化合成维生素C酯化物条件
- 2009年
- 目的评价LM-BP神经网络模型优化酶催化合成维生素C酯化物条件效果。方法使用Levenberg-Mar-quardt改进BP算法计算了酶催化合成维生素C乳酸酯实验数据,通过LM-BP ANN模型关联预测酶量、温度、底物浓度、反应时间因素对维生素C乳酸酯产率的影响,并且将计算结果与标准多元回归方法比较。结果LM-BPANN模型拟合程度好,预测精度高,优于标准多元回归方法。结论LM-BP ANN可以为酶催化合成维生素C酯化物条件寻优,可有效改善响应曲面分析方法。此方法也可用于其他酶催化实验条件分析。
- 何正大陈曙
- 关键词：酶催化合成响应曲面法
- 一种基于人工智能的中药识别方法
- 本发明公开了一种基于人工智能的中药识别方法，通过标准化的中药样品制备，中药标准化多维信息的采集，标准化的数据处理，结合深度学习的人工智能判别模式，实现高效快速精准的中药判别的一法通识技术。该技术通过供试品的标准化制备，实...
- 余伯阳何正大戚进
