SVM技術(shù)在生產(chǎn)工藝中的研究和應用.pdf

1、摘要摘要中藥有其自身的特殊性，其質(zhì)量控制涉及多個環(huán)節(jié)，影響產(chǎn)品質(zhì)量指標的工藝參數(shù)選擇一般是靠工人經(jīng)驗，這些參數(shù)值僅僅適用于特定的中藥產(chǎn)品，當生產(chǎn)條件發(fā)生變化時產(chǎn)品質(zhì)量就難以保證，特別是對一個新的中藥產(chǎn)品，面對新的工藝，沒有參考的經(jīng)驗和手冊，只有不斷積累的數(shù)據(jù)，這時要迅速建立優(yōu)化的工藝參數(shù)，按照傳統(tǒng)的技術(shù)和方法，難度是較大的。本文以滴丸生產(chǎn)過程為研究對象，以滴丸制劑和包衣過程的質(zhì)量控制為目標，建立了滴丸數(shù)據(jù)采集平臺，利用svM軟測量技術(shù)對

2、制劑和包衣過程進行建模、優(yōu)化與控制研究，給出了滴丸生產(chǎn)過程中的工藝參數(shù)指導值，對實時控制進行了探索。具體研究內(nèi)容包括以下幾個方面:1、滴丸數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的建立。滴丸生產(chǎn)和質(zhì)檢數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)涵蓋了滴丸從提取到包裝整個生產(chǎn)過程，采集了大量一線的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，真實地記錄了滴丸的生產(chǎn)過程，解決了企業(yè)信息流的問題，為后續(xù)的分析研究奠定了基礎(chǔ)。2、建立了滴丸含水量模型和包衣模型。對采集數(shù)據(jù)進行了預處理，清除了其中的噪聲數(shù)據(jù)，并進行了相關(guān)性分析給出了建模過程

3、并在Matlab環(huán)境下利用Libsvm工具箱進行了實現(xiàn)。3、模型的優(yōu)化及應用。運用遺傳算法進行了特征選擇，去掉了與模型輸出結(jié)果影響不大的特征，運用交叉驗證方法對模型參數(shù)進行了優(yōu)化，選取了最佳的模型參數(shù)值，較好地預測了滴丸含水和包衣增重這兩個質(zhì)量指標，給出了生產(chǎn)過程各個變量的指導值，規(guī)范了生產(chǎn)操作規(guī)程，提高了生產(chǎn)效率和質(zhì)量，有效地解決了中藥質(zhì)量指標難以控制的難題。4、對生產(chǎn)過程的實時控制進行了探索，提出了生產(chǎn)過程控制框架圖。5、通過神經(jīng)網(wǎng)

4、絡(luò)和支持向量機建模結(jié)果的比較，說明了基于svM的模型在泛化能力、對樣本數(shù)的要求等方面均表現(xiàn)出較強的實力，展現(xiàn)了它在中藥領(lǐng)域的應用前景。關(guān)鍵詞:滴丸生產(chǎn)質(zhì)量控制svM建模優(yōu)化軟測量onthesampleset.IthasbetterperformancethanthesoftsensormodelingbasedontheBPneuralnetworkKeyWords:PiluleQualityControlSVMModelSoftSen