基于BP神經網絡的超濾膜分離中藥成分的應用與研究.pdf

1、超濾膜分離是一個不規(guī)則、復雜的非線性控制系統(tǒng)，操作壓力、膜管型號、溫度等因素都會影響中藥的分離率。傳統(tǒng)的分離技術雖然應用廣泛，效果也不錯，卻難以處理超濾膜中藥分離這一復雜的非線性關系。而人工神經網絡優(yōu)良的自學習能力和非線性映射能力使其成為解決超濾膜分離中藥有效活性成分工藝參數，膜型號選擇等問題強有力的手段。為此，本文提出采用BP神經網絡建立網絡模型來模擬并預測超濾膜的中藥分離。
　　 基于MATLAB的神經網絡工具箱建立了中藥分

2、離的BP神經網絡模擬系統(tǒng)，采用三層BP神經網絡，輸入層和輸出層的神經元個數由實驗條件和實驗目的決定。從網絡的訓練結果看，該模型的建立是非常成功的，從理論上證明了可以訓練超濾膜中藥分離的問題。通過實例檢驗模型的效果，結果證明了該模型用于中藥分離訓練的可行性，具有很好的應用價值。
　　 在訓練的基礎上，提高網絡的泛化能力。對數據進一步整理，對其四種不同藥材進行預測分析，提出了對不同中藥成分分離的綜合方案，為二期中藥提取車間的膜設備選