專利名稱：全自動(dòng)智能勾兌中藥材以保證其成份含量穩(wěn)定的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種能夠?qū)χ兴幉睦糜?jì)算機(jī)進(jìn)行全自動(dòng)智能勾兌計(jì)算出最優(yōu)勾兌方案以確保勾兌后中藥各成份含量穩(wěn)定的方法。
背景技術(shù)：
中藥是中華民族的幾千年來用來治療疾病和養(yǎng)身健 體的瑰寶。中藥成分含量的穩(wěn)定是中藥生產(chǎn)質(zhì)量控制過程中的主要需求，也是中藥是否能夠起到關(guān)鍵治療作用前提保證。如何有效地監(jiān)控中藥加工過程中各有效成分含量的穩(wěn)定，對(duì)于制藥者來說是當(dāng)務(wù)之急。因此，找出一種高效、準(zhǔn)確、可靠、低成本的能夠確保勾兌后中藥各成分含量穩(wěn)定的方法具有一定的現(xiàn)實(shí)意義和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。傳統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)中藥成份含量穩(wěn)定的方法是通過手工的方式計(jì)算出滿足勾兌要求的勾兌比例，這種方式不僅耗費(fèi)人力和時(shí)間而且不夠精確。當(dāng)中藥批次和成份數(shù)量過多時(shí)，通過手工計(jì)算的方式往往難以計(jì)算出令人滿意的勾兌方案。目前，為了解決該問題，一些科研工作者利用計(jì)算機(jī)對(duì)該問題進(jìn)行求解。專利CN200610065721. 6、專利CN200410052982. 5和專利CN00102512. O中使用的一些方法是采用線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃或遺傳算法、模擬退火算法、粒子群算法等經(jīng)典算法對(duì)勾兌問題進(jìn)行求解。首先，在上述方法中，線性規(guī)劃通常只能求出對(duì)于勾兌問題的單個(gè)可行解；非線性規(guī)劃通常只能得到問題的局部最優(yōu)解；而遺傳算法、模擬退火算法和粒子群算法也只能得到問題的近似最優(yōu)解，并且其求解的過程具有隨機(jī)性，計(jì)算出的結(jié)果不可重復(fù)。其次，在現(xiàn)有的這些方法中，提取物成份檢測(cè)和勾兌優(yōu)化問題的求解相分離，沒有形成一個(gè)全自動(dòng)的檢測(cè)勾兌一體的方法和流程。再有，現(xiàn)有的勾兌方法均在單一的問題模式下進(jìn)行求解。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的就是提供一種不限定中藥批次和成份數(shù)量的高效、準(zhǔn)確、可靠、低成本的，能夠確保中藥勾兌后各成份含量穩(wěn)定的全自動(dòng)智能勾兌方法。本發(fā)明的全自動(dòng)智能勾兌中藥材以保證其成份含量穩(wěn)定的方法，包括以下步驟
I、使用含量檢測(cè)設(shè)備檢測(cè)出各批藥材各成分的含量。2、將各批藥材的成份含量數(shù)據(jù)，即每批藥材的成份含量值，通過接口軟件讀入內(nèi)存，讀入的方法如下
(1)、讀取檢測(cè)設(shè)備上的數(shù)據(jù)包；
(2)、在內(nèi)存中打開數(shù)據(jù)包文件，根據(jù)數(shù)據(jù)包文件的格式搜索有效成份字節(jié)空間,指紋圖譜中波峰位置的成份即為有效成份；
(3)、對(duì)有效成份字節(jié)的內(nèi)容轉(zhuǎn)換成表格的形式存儲(chǔ)在內(nèi)存中，供后續(xù)算法調(diào)用。3、設(shè)定勾兌所需的參數(shù)，包括勾兌目標(biāo)、勾兌誤差和勾兌模式，也可采用默認(rèn)的勾兌參數(shù)，其中勾兌目標(biāo)即為藥材各成份的理想比例，勾兌誤差為各成份含量允許的誤差范圍，勾兌模式有兩種自選模式，即人工選擇批次；智能組合模式，即由計(jì)算機(jī)進(jìn)行自動(dòng)組合，無需人工干預(yù)。
4、采用智能組合算法對(duì)各批藥材進(jìn)行分組，即生成組合方案，即待選批次的組合，然后對(duì)每一種組合方案反復(fù)執(zhí)行第(5)- (7)步，智能組合算法如下
(1)、利用循環(huán)對(duì)組合向量中的每一位進(jìn)行組合嘗試，每一位可取O或者I;
(2)、當(dāng)組合向量的每位均進(jìn)行賦值后，對(duì)向量中的非零元素進(jìn)行測(cè)試，計(jì)算非零元素的個(gè)數(shù)，若非零元素個(gè)數(shù)恰好為待選批次數(shù)，則將該組合向量拷貝到組合方案矩陣中保存；
(3 )、重復(fù)上述本步驟中的(I) - (2 )兩步，直到所有組合情況全部經(jīng)過嘗試，即生成了所有可能的組合方案。
5、利用改進(jìn)的高斯消去算法求解不等式方程組，求出解的范圍，即勾兌比例的范圍，傳統(tǒng)的高斯消去法只能用于求解N元一次線性方程組，我們?cè)趯?duì)其進(jìn)行改進(jìn)后可用于求解N元一次線性不等式組，改進(jìn)的高斯消去法不同于以往的解線性不等式組的方法(如線性規(guī)劃和二次規(guī)劃等)，本方法可求出N元一次不等式方程組解的范圍，而不是單個(gè)解；
改進(jìn)的高斯消去算法如下
(1)、首先創(chuàng)建各批藥材的成份含量矩陣、系數(shù)矩陣和理想含量向量，
[I I Λ I ITl O 0Λ Ol
αη Λ U1^1 Xf) O I O Λ O Uao^ = O O 1Λ0 ^ S卩，其中A是成份含量矩陣，X是解向量，
A Λ /
K ιΛ ^1Jl “」LO O O Λ I} aJ
B’是系數(shù)矩陣，B是理想含量向量，這里，對(duì)傳統(tǒng)的高斯消去法的線性方程組進(jìn)行了擴(kuò)展，在B的左側(cè)乘上了系數(shù)矩陣B’ ；
(2)、其次對(duì)成份含量矩陣A和系數(shù)矩陣B’進(jìn)行同步行列變換。即將成份含量矩陣A
和系數(shù)矩陣B’中的第i行乘以-&，其中j>i，加到第j行，將成份含量矩陣A化為上三角
α
矩陣；同理，再用類似的方法消去成份含量矩陣A的主對(duì)角線以上的元素；
(3)、再次可以計(jì)算出解向量元素τ的最大值和最小值
TTiTTi
max{ Xi} = mas{ —-} ’ min{ Xi) = rnin{ —-} ’
aiiaM
(4)、最后對(duì)解向量中的每個(gè)元素計(jì)算最大值和最小值，即求出解的范圍。6、在利用改進(jìn)的高斯消去法計(jì)算出解的范圍后，然后在多維解集空間中搜索最優(yōu)解，常見的優(yōu)化搜索方法有遺傳算法、模擬退火算法和回溯法等。由于前兩種方法通常只能求出近似最優(yōu)解，并且求解的過程有一定隨機(jī)性。而回溯法能夠在解集中搜索到最優(yōu)解，并且滿足進(jìn)行不限定批次和成份數(shù)量的需求。因此，我們利用回溯算法在多維解集空間中搜索最優(yōu)解，與勾兌目標(biāo)最接近的解，即當(dāng)前方案的最優(yōu)勾兌方案，回溯算法搜索最優(yōu)解的方法如下
(I)、對(duì)解向量中的每個(gè)元素每隔數(shù)值InterVal進(jìn)行取值，從而獲得勾兌優(yōu)化問題的一個(gè)完整的解向量，根據(jù)系統(tǒng)精度和效率要求的不同，間隔的數(shù)值InterVal可從10微調(diào)至
I;
(2)、對(duì)解向量進(jìn)行測(cè)試，若當(dāng)前解向量滿足解的約束條件，并且優(yōu)于原解向量，即當(dāng)前解向量中所有元素的平均偏差小于原解向量，則將當(dāng)前解向量保存到目標(biāo)解向量中，解的約束條件主要包括兩方面一是滿足各成份的含量比例之和為I ;二是各成份的比例在誤差范圍[bi-Ci，bi+Ci]之內(nèi)，其中匕是第i種成份含量的理想值，Ci為允許的最大偏差；
(3)、重復(fù)本步驟中(I)-(2)兩步直到解向量中每個(gè)元素的所有取值的組合均被測(cè)試，則目標(biāo)解向量即為最優(yōu)的勾兌方案。7、將上述最優(yōu)勾兌方案暫存到勾兌方案矩陣中，勾兌方案矩陣中保存了所有方案的最優(yōu)解。8、對(duì)所有勾兌方案依據(jù)勾兌目標(biāo)函數(shù)對(duì)勾兌方案進(jìn)行評(píng)估，并生成最佳方案，勾兌目標(biāo)包括平均偏差最小、平均方差最小和總成本最小，
權(quán)利要求
1.一種全自動(dòng)智能勾兌中藥材以保證其成份含量穩(wěn)定的方法，其特征在于 包括以下步驟 (1)、使用含量檢測(cè)設(shè)備檢測(cè)出各批藥材各成分的含量； (2)、將各批藥材的成份含量數(shù)據(jù)，即每批藥材的成份含量值，通過接口軟件讀入內(nèi)存，讀入的方法如下 (a)、讀取檢測(cè)設(shè)備上的數(shù)據(jù)包； (b)、在內(nèi)存中打開數(shù)據(jù)包文件，根據(jù)數(shù)據(jù)包文件的格式搜索有效成份字節(jié)空間，指紋圖譜中波峰位置的成份即為有效成份； (C)、對(duì)有效成份字節(jié)的內(nèi)容轉(zhuǎn)換成表格的形式存儲(chǔ)在內(nèi)存中，供后續(xù)算法調(diào)用； (3)、設(shè)定勾兌所需的參數(shù)，包括勾兌目標(biāo)、勾兌誤差和勾兌模式，也可采用默認(rèn)的勾兌參數(shù)，其中勾兌目標(biāo)即為藥材各成份的理想比例，勾兌誤差為各成份含量允許的誤差范圍，勾兌模式有兩種自選模式，即人工選擇批次；智能組合模式，即由計(jì)算機(jī)進(jìn)行自動(dòng)組合； (4)、采用智能組合算法對(duì)各批藥材進(jìn)行分組，即生成組合方案，即待選批次的組合，然后對(duì)每一種組合方案反復(fù)執(zhí)行第(5)- (7)步，智能組合算法如下 (a)、利用循環(huán)對(duì)組合向量中的每一位進(jìn)行組合嘗試，每一位可取O或者I; (b)、當(dāng)組合向量的每位均進(jìn)行賦值后，對(duì)向量中的非零元素進(jìn)行測(cè)試，計(jì)算非零元素的個(gè)數(shù)，若非零元素個(gè)數(shù)恰好為待選批次數(shù)，則將該組合向量拷貝到組合方案矩陣中保存； (C)、重復(fù)上述本步驟中的(a)_ (b)兩步，直到所有組合情況全部經(jīng)過嘗試，即生成了所有可能的組合方案； (5)、利用改進(jìn)的高斯消去算法求解不等式方程組，求出解的范圍，即勾兌比例的范圍，改進(jìn)的高斯消去算法如下 (a)、首先創(chuàng)建各批藥材的成份含量矩陣、系數(shù)矩陣和理想含量向量，I I ■■■ I 「 「I O O Olr I 「xO I「Iaio an "■ aI^i0 I 0 …0 K1D1口20 Al …t3Xs-I-= 0 0 1---0 . : :… … Xyf , L0 0 0 …1J 即AT = B、B ,其中A是成份含量矩陣，X是解向量，B’是系數(shù)矩陣，B是理想含量向量； (b)、其次對(duì)成份含量矩陣A和系數(shù)矩陣B’進(jìn)行同步行列變換，即將成份含量矩陣A和系數(shù)矩陣B’中的第i行乘以，其中j>i，加到第j行，將成份含量矩陣A化為上三 %角矩陣；同理，再用類似的方法消去成份含量矩陣A的主對(duì)角線以上的元素； (C)、再次可以計(jì)算出解向量元素Xi的最大值和最小值
全文摘要
一種全自動(dòng)智能勾兌中藥材以保證其成份含量穩(wěn)定的方法是，首先，通過藥物成份含量測(cè)定設(shè)備測(cè)出每批中藥的各主要成份的含量；通過接口軟件直接將檢測(cè)設(shè)備生成的成份含量數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存，以表格的形式呈現(xiàn)；再次，在勾兌軟件中設(shè)定勾兌誤差范圍和智能組合選項(xiàng)；最后，計(jì)算出最佳勾兌方案，計(jì)算出的勾兌方案可指導(dǎo)藥材加工或作為勾兌儀進(jìn)行藥材勾兌的依據(jù)。本發(fā)明的方法用于求解勾兌問題可求出全局最優(yōu)解，實(shí)現(xiàn)了藥材成份檢測(cè)和求解最優(yōu)勾兌方案的無縫連接，藥材成分的檢測(cè)、數(shù)據(jù)的讀取、轉(zhuǎn)換和勾兌過程全自動(dòng)進(jìn)行，具有更高的可操作性。它采用了智能組合方式進(jìn)行藥材的混批勾兌，可為用戶提供多種可選的勾兌方案，提高了方法的可用性。
文檔編號(hào)G06F19/00GK102663260SQ20121012200
公開日2012年9月12日 申請(qǐng)日期2012年4月25日 優(yōu)先權(quán)日2012年4月25日
發(fā)明者朱明峰, 杜建強(qiáng), 王躍生, 聶斌, 饒毅 申請(qǐng)人:江西中醫(yī)學(xué)院