数据挖掘方法用于中药水提液膜过程优化的研究

用数据挖掘技术研究常见的7种中药水提液体系中淀粉、果胶等高分子物质组成、物理化学性质与Al2O3陶瓷膜膜通量之间的关系。结果发现本实验体系：(1)中药水提液的粘度、粒径分布(D50)分别与有关变量呈近线性关系，且果胶含量对粘度、粒径分布(D50)的影响较大；(2)中药水提液的pH值与x1(固含物)、x3(果胶)等变量没有简单的线性关系，但采用模式识别方法，可以找到pH值的定性规律；(3)初步认识到中药水提液这一复杂体系影响Al2O3陶瓷微滤膜膜通量的主要因素，即水提液中的蛋白质含量、原液pH值和粒径分布(D90)；(4)利用自行开发的数据挖掘软件处理有关数据，得到膜通量下降速率与原液中粒径分布参数、pH值之间的定量关系，“留一法交叉验证”表明该定量关系的预报结果正确，基本锁定了造成该体系通量衰减的主要因素，使得中药水提液膜过程优化设计取得突破性进展。     

丹参-赤芍配伍的化学成分动态变化研究

选择丹参、赤芍药对为研究对象，以HPLC等色谱为研究工具，研究了不同比例配伍的丹参-赤芍共煎液与单煎混合液化学成分的异同，重点关注因两味药共煎煮而产生的化学成分动态变化现象，并运用现代科技手段分离和鉴定了变化明显的化学成分，总结了化学成分动态变化与药材配伍不同比例之间的关系。     

多目标优化技术在中药复方药物筛选及组方优化中的应用

介绍多目标优化技术在中药复方药物筛选及组方优化中的应用，阐述了多目标优化技术在中药复方研究应用的思路与方法。其方案是以均匀设计法安排实验，综合主要目标法、虚拟目标法和约束条件法等多目标优化方法，以网格法作为优化算法实现复方药物筛选及优化，使多项药效指标都达到较好的平衡，从而取得最佳复方配伍组合。本研究探索建立的基于均匀设计的多目标优化技术在药物复方研究中的应用，有助于解决中药复方药物配伍研究方法的关键技术问题，有助于释放出中药复方中潜在的巨大经济效益。     

多目标优化技术在中药复方药物筛选及组方优化中的应用

介绍多目标优化技术在中药复方药物筛选及组方优化中的应用,阐述了多目标优化技术在中药复方研究应用的思路与方法。其方案是以均匀设计法安排实验,综合主要目标法、虚拟目标法和约束条件法等多目标优化方法,以网格法作为优化算法实现复方药物筛选及优化,使多项药效指标都达到较好的平衡,从而取得最佳复方配伍组合。本研究探索建立的基于均匀设计的多目标优化技术在药物复方研究中的应用,有助于解决中药复方药物配伍研究方法的关键技术问题,有助于释放出中药复方中潜在的巨大经济效益。     

药品临床宣传资料中存在的问题与思考

目的 :探讨药品临床宣传资料中存在的问题及其解决办法。方法 :随机抽取本院药库35份药品的临床宣传资料 ,分别与其生产企业提供的药品说明书进行对照分析 ,着重比较其适应证和用法用量。结果 :有8份 (22 86 % )药品临床宣传资料与药品说明书内容不符 ,主要表现为扩大适应证、用法用量不一致。结论 :应从根本上提高企业和促销人员自身的科技含量和综合素质 ,药品监管部门应对药品上市后的营销行为给予一定的法律制约。     

对乙酰氨基酚口腔崩解片的研制

目的 以对乙酰氨基酚（扑热息痛）为模型药物制备新型口服速释剂型口腔崩解片。方法 以崩解时间为指标，采用正交试验筛选片剂的处方组成，并优化制备工艺。结果 以MCC／L-HPC 50：15作为崩解剂，部分制粒压片工艺制得的扑热息痛口腔崩解片，体外平均崩解时间为35s，置于口腔40s内可崩解，无砂砾感，片剂体外溶出度1min可达95％。结论 扑热息痛口腔崩解片于口腔内可迅速崩解，制备工艺简单可行，有效地改善了药物粉末的流动性，适宜于大生产。     

中药材冲击摩擦超细气流粉碎方法研究

目的 :针对中药材粉碎特性 ,提出一种“中药材冲击摩擦超细气流粉碎”方法 ,该方法可有效解决现有中药材超细粉碎方法中关于超细粉碎效率的问题 ,特别是现有气流粉碎装置对不同物性的中药材粉碎适用性较差的缺点。方法 :将喷射气流的高速冲击粉碎作用和旋转靶的高速摩擦粉碎作用复合用于中药材的超细气流粉碎中 ,并经分级获得中药材超细粉体。结果 :通过几种典型中药材的超细粉碎实验表明 ,粉碎平均粒径分别为 2～12. 7μm。结论 :该方法具有适用性强、超细粉碎效率高的优点 ,是一种微米化中药材的有效制备手段。     

丁二烯第一萃取精馏塔操作参数的优化

利用A SPEN PLU S流程模拟软件对丁二烯第一萃取精馏塔进行模拟计算,在此基础上进行操作变量对塔顶和塔釜关键组分的灵敏度分析,并对第一萃取精馏塔进行溶剂比优化,最后利用神经网络进行建模,预测不同C 4进料情况下的最佳溶剂比,并用于指导生产。实际生产情况表明该方法是有效的。     

利用Alopex改进的粒子群优化算法及其在软测量建模中的应用

提出了一种利用A lopex算法改进的粒子群优化算法,并将其应用于神经网络的建模中。改进的粒子群优化算法改善了粒子群优化算法摆脱局部极小点的能力,对典型函数的测试和基于神经网络的软测量建模表明:改进算法的全局搜索能力有了显著提高,特别是对多峰函数能够有效地避免早熟收敛问题。     

SBS与室内环境污染的研究

目的:认识SBS的危害和产生的原因,改善人们生活和居住的环境质量,提高健康水平.方法:研究多种建筑材料和装饰、装潢材料所产生的污染物质及其对人体损害的致病机理.结果:室内环境污染能够严重影响人体健康.结论:人们树立健康新理念,能够降低或消除SBS.