人工神經網絡理論基礎
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人工神經網絡理論基礎范文第1篇
關鍵詞：神經網絡；VC維；數據挖掘
中圖分類號：TP183文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2008)30-0710-02
A Review of the Research and Development of the Artificial Neural Nets
WANG Hui
(Xinjiang Petroleum Institute,Urumqi 830000,China)
Abstract: This paper reviews the history and the current situation of the theory of neural nets. It discusses two aspects: the Vapnik-Chervonenkis dimension calculation and the data mining in neural nets. It also touches upon such research areas as calculation theory, methods and application of neural nets.
Key words: neural nets;Vapnik-Chervonenkis dimension;Data Mining
1 引言
本世紀初，科學家們就一直探究大腦構筑函數和思維運行機理。特別是近二十年來。對大腦有關的感覺器官的仿生做了不少工作，人腦含有數億個神經元，并以特殊的復雜形式組成在一起，它能夠在計算某些問題（如難以用數學描述或非確定性問題等）時，比目前最快的計算機還要快許多倍。大腦的信號傳導速度要比電子元件的信號傳導要慢百萬倍，然而，大腦的信息處理速度比電子元件的處理速度快許多倍，因此科學家推測大腦的信息處理方式和思維方式是非常復雜的，是一個復雜并行信息處理系統。1943年McCulloch和Pitts結合了神經生理學和數理邏輯的研究描述了一個神經網絡的邏輯演算。他們的神經元模型假定遵循一種所謂“有或無”(all-or-none)規則。如果如此簡單的神經元數目足夠多和適當設置突觸連接并且同步操作，McCulloch和Pitts證明這樣構成的網絡原則上可以計算任何可計算的函數，這標志著神經網絡學科的誕生。
2 發展歷史及現狀
2.1 人工神經網絡理論的形成
早在40年代初，神經解剖學、神經生理學、心理學以及人腦神經元的電生理的研究等都富有成果。其中，神經生物學家McCulloch提倡數字化具有特別意義。他與青年數學家Pitts合作[1]，從人腦信息處理觀點出發，采用數理模型的方法研究了腦細胞的動作和結構及其生物神經元的一些基本生理特性，他們提出了第一個神經計算模型，即神經元的閾值元件模型，簡稱MP模型，他們主要貢獻在于結點的并行計算能力很強，為計算神經行為的某此方面提供了可能性，從而開創了神經網絡的研究。50年代初，神經網絡理論具備了初步模擬實驗的條件。Rochester，Holland與IBM公司的研究人員合作，他們通過網絡吸取經驗來調節強度，以這種方式模擬Hebb的學習規則，在IBM701計算機上運行，取得了成功，幾乎有大腦的處理風格。但最大規模的模擬神經網絡也只有1000個神經元，而每個神經元又只有16個結合點。再往下做試驗，便受到計算機的限制。人工智能的另一個主要創始人Minsky于1954年對神經系統如何能夠學習進行了研究，并把這種想法寫入他的博士論文中，后來他對Rosenblatt建立的感知器(Perceptron)的學習模型作了深入分析。
2.2 第一階段的研究與發展
1958年計算機科學家Rosenblatt基于MP模型，增加了學習機制，推廣了MP模型。他證明了兩層感知器能夠將輸入分為兩類，假如這兩種類型是線性并可分，也就是一個超平面能將輸入空間分割，其感知器收斂定理：輸入和輸出層之間的權重的調節正比于計算輸出值與期望輸出之差。他提出的感知器模型，首次把神經網絡理論付諸工程實現。1960年Widrow和Hoff提出了自適應線性元件ADACINE網絡模型，是一種連續取值的線性網絡，主要用于自適應系統。他們研究了一定條件下輸入為線性可分問題，期望響應與計算響應的誤差可能搜索到全局最小值，網絡經過訓練抵消通信中的回波和噪聲，它還可應用在天氣預報方面。這是第一個對實際問題起作用的神經網絡。可以說，他們對分段線性網絡的訓練有一定作用，是自適應控制的理論基礎。Widrow等人在70年代，以此為基礎擴充了ADALINE的學習能力，80年代他們得到了一種多層學習算法。
Holland于1960年在基因遺傳算法及選擇問題的數學方法分析和基本理論的研究中，建立了遺傳算法理論。遺傳算法是一種借鑒生物界自然選擇和自然遺傳機制的高度并行、隨機、自適應搜索算法，從而開拓了神經網絡理論的一個新的研究方向。1976年Grossberg提出自適應共振理論(ART)，這是感知器較完善的模型，即superrised學習方式。本質上說，仍是一種unsuperrised學習方式。隨后，他與Carpenter一起研究ART網絡，它有兩種結構ART1和ART2，能夠識別或分類任意多個復雜的二元輸入圖像，其學習過程有自組織和自穩定的特征，一般認為它是一種先進的學習模型。另外還有Werbos提出的BP理論以及提出的反向傳播原理；Fukushima 提出了視覺圖象識別的Neocognitron模型這些研究成果堅定的神經網絡理論的繼續研究。
2.3 第二次研究的階段
Hopfield于1982年至1986年提出了神經網絡集體運算功能的理論框架，隨后，引起許多學者研究Hopfield 網絡的熱潮，對它作改進、提高、補充、變形等，至今仍在進行，推動了神經網絡的發展。1983年Kirkpatrick等人先認識到模擬退火算法可應用于NP完全組合優化問題的求解。這種思想最早是由Metropolis等人在1953年提出的，即固體熱平衡問題，通過模擬高溫物體退火過程的方法，來找全局最優或近似全局最優，并給出了算法的接受準則。這是一種很有效的近似算法。1984年Hinton等人提出了Boltzmann機模型，借用統計物理學中的概念和方法，引入了模擬退火方法，可用于設計分類和學習算法方面，并首次表明多層網絡是可訓練的。Sejnowski于1986年對它進行了改進，提出了高階Boltzmann機和快速退火等。
1986年Rumelhart和McClelland 合著的Parallel Distributed Processing: Exploratio n in the Microstructures of Cognition兩卷書出版，對神經網絡的進展起了極大的推動作用。它展示了PDP研究集團的最高水平，包括了物理學、數學、分子生物學、神經科學、心理學和計算機科學等許多相關學科的著名學者從不同研究方向或領域取得的成果。他們建立了并行分布處理理論，主要致力于認知的微觀研究。尤其是，Rumelhart提出了多層網絡Back-Propagation法或稱Error Propagation法，這就是后來著名的BP算法。
2.4 新發展階段
90年代以來，人們較多地關注非線性系統的控制問題，通過神經網絡方法來解決這類問題已取得了突出的成果，它是一個重要的研究領域。1990年Narendra和Parthasarathy提出了一種推廣的動態神經網絡系統及其連接權的學習算法，它可表示非線性特性，增強了魯棒性。他們給出了一種新的辨識與控制方案，以multilayer網絡與recarrent網絡統一的模型描述非線性動態系統，并提出了動態BP 參數在線調節方法。尤其是進化計算的概念在1992年形成，促進了這一理論的發展。1993年誕生了國際性雜志Evolutionary Computation。近幾年它成為一個熱點研究領域。1993年Yip和Pao提出了一種帶區域指引的進化模擬退火算法，他們將進化策略引入區域指引，它經過選優過程，最終達到求解問題的目的。
從上述各個階段發展軌跡來看，神經網絡理論有更強的數學性質和生物學特征，尤其是神經科學、心理學和認識科學等方面提出一些重大問題，是向神經網絡理論研究的新挑戰，因而也是它發展的最大機會。90年代神經網絡理論日益變得更加外向，注視著自身與科學技術之間的相互作用，不斷產生具有重要意義的概念和方法，并形成良好的工具。
3 神經網絡的發展趨勢
3.1 神經網絡VC維計算
神經計算技術已經在很多領域得到了成功的應用，但由于缺少一個統一的理論框架，經驗性成分相當高。最近十年里，很多研究者都力圖在一個統一的框架下來考慮學習與泛化的問題 。PAC(Probably Approximately Correct)學習模型就是這樣一個框架。作為PAC學習的核心以及學習系統學習能力的度量，VC維(Vapnik-Chervonenkis dimension)在確定神經網絡的容量(capacity)、泛化能力(generalization)、訓練集規模等的關系上有重要作用。如果可以計算出神經網絡的VC維，則我們可以估計出要訓練該網絡所需的訓練集規模；反之，在給定一個訓練集以及最大近似誤差時，可以確定所需要的網絡結構。
Anthony將VC維定義為：設F為一個從n維向量集X到{0, 1}的函數族，則F的VC維為X的子集E的最大元素數，其中E滿足：對于任意S?哿E，總存在函數fs ∈F，使得當x ∈ S時fs(x) =1，x?埸S但x∈E時fs(x) =0。
VC維可作為函數族F復雜度的度量，它是一個自然數，其值有可能為無窮大，它表示無論以何種組合方式出現均可被函數族F正確劃分為兩類的向量個數的最大值。對于實函數族，可定義相應的指示函數族，該指示函數族的VC維即為原實函數族的VC維。
3.2 基于神經網絡的數據挖掘
1996年，Fayyad、Piatetsky-Shapiro和Smyth對KDD(Knowledge Discovery from Databases)和數據挖掘的關系進行了闡述。但是，隨著該領域研究的發展，研究者們目前趨向于認為KDD和數據挖掘具有相同的含義，即認為數據挖掘就是從大型數據庫的數據中提取人們感興趣的知識。
數據挖掘的困難主要存在于三個方面：首先，巨量數據集的性質往往非常復雜，非線性、時序性與噪音普遍存在；其次，數據分析的目標具有多樣性，而復雜目標無論在表述還是在處理上均與領域知識有關；第三，在復雜目標下，對巨量數據集的分析，目前還沒有現成的且滿足可計算條件的一般性理論與方法。在早期工作中，研究者們主要是將符號型機器學習方法與數據庫技術相結合，但由于真實世界的數據關系相當復雜，非線性程度相當高，而且普遍存在著噪音數據，因此這些方法在很多場合都不適用。如果能將神經計算技術用于數據挖掘，將可望借助神經網絡的非線性處理能力和容噪能力，較好地解決這一問題。
4 結束語
經過半個多世紀的研究，神經計算目前已成為一門日趨成熟，應用面日趨廣泛的學科。本文對神經計算的研究現狀和發展趨勢進行了綜述，主要介紹了神經網絡VC維計算、基于神經網絡的數據挖掘領域的相關研究成果。需要指出的是，除了上述內容之外，神經計算中還有很多值得深入研究的重要領域，例如：與符號學習相結合的混合學習方法的研究；脈沖神經網絡(Pulsed Neural Networks)的研究;循環神經網絡(Recurrent Neural Networks)的研究等；神經網絡與遺傳算法、人工生命的結合；支持向量機(Support Vector Machine)的研究；神經網絡的并行、硬件實現；容錯神經網絡的研究。
參考文獻:
[1] McCulloch W S, Pitts W. A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity, Bulletin of Mathematical Biophysics, 1943.
[2] N.維納著，郝季仁譯，控制論，科學出版，1985.
[3] Von Neumann J. The General and Logical Theory of Automata, Cerebral Mechanisms in Behavior; The Hixon Sympsium, 1951.
[4] Hebb D O. The Organization of Behavior, New York:Wiley, 1949.
[5] 陳世福，陳兆乾. 人工智能與知識工程[M]. 南京: 南京大學出版社，1998.
[6] Simon Haykin.神經網絡原理[M].機械工業出版社（第二版），2004.
人工神經網絡理論基礎范文第2篇
[關鍵詞] 股票收益波動率GARCH模型SV模型神經網絡灰色模型支持向量機
一、股票收益波動率預測模型研究現狀
如何對股票收益波動率進行準確的描述與預測？這一直以來都是金融學領域探討的熱點問題之一。把握股票收益波動率的特征及趨勢，對投資者測度、規避和管理股市風險具有極其重要的理論和實際意義。因此，長期以來許多學者運用各類預測模型對股票收益率波動性進行實證分析和預測，希望能夠從中得到有益的啟示和可以遵循的規律。目前，從國內外的相關文獻來看，盡管對股票收益波動率進行預測的模型有很多種，但依據其建模理論不同，可將模型劃分為兩個大類：一類是以統計原理為基礎的傳統型的波動率預測模型，目前較為流行且具有代表性的模型包括ARCH類模型和SV類模型；另一類是以神經網絡(ANN)、灰色理論(GM)、支持向量機(SVM)等為基礎的創新型預測模型。國外學者運用GARCH和SV模型進行預測，其預測效果好于國內的同類預測。Campbll,Hetschel,Engle,Ng,Pagan,Schwert等證實GARCH能夠提供較理想的數據模擬與預測效果。Jun、Yu利用基本SV模型對新西蘭股市進行了預測分析,發現基本SV模型具有很好的預測能力。G..B.Durham利用SV-mix 模型對標準普爾500指數做了預測，認為預測效果較好。國內學者如魏巍賢、張永東、錢浩韻、張世英等分別運用GARCH和SV對我國股市進行預測，效果不是十分理想。而利用創新型預測模型（ANN，GM，SVM）對股市進行預測，國內外文獻顯示預測效果都比較理想。Hill等將神經網絡與六種傳統的統計預測方法作了對比，他們用了111個時間序列進行預測，結論是：采用短期（月度、季度）數據預測時，神經網絡明顯優于傳統的統計模型；采用長期（年度）數據時，預測結果相差不多。李敏強、吳微、胡靜等許多學者實證研究結果表明：人工神經網絡應用于我國股票市場的預測是可行和有效的。陳海明、段進東、施久玉、胡程鵬、覃思乾應用灰色GM（1，1）模型對股票價格進行短期預測，效果很好。W.Huang等用支持向量機預測股票市場運動方向。P.Pai等將ARIMA（autoregresssive integrated moving average）模型和SMV模型結合起來，提出一種組合模型來進行股票價格預測,得出該組合模型優于單個ARIMA或SVM的結論。國內的楊一文、楊朝軍利用SMV對上海證券綜合指數序列趨勢做較準確的多步預測。李立輝等將SMV應用到我國上證180指數預測中。周萬隆、姚艷、趙金晶等實驗結果表明，SVM預測精度很高。
總之，比較國內外學者的研究狀況，至少可以得出以下兩個結論：一是國外學者采用美國或其他西方國家股市的相關數據帶入GARCH類或SV類模型進行數據擬合或預測，其效果普遍要好于國內學者采用國內股市相關數據進行的同類研究;二是我國學者運用創新型預測模型進行股市方面預測的文獻多于傳統的統計模型，而且從預測效果上看，創新型預測模型的預測精確度要高于傳統型統計類預測模型。
二、基于統計原理的預測模型與創新型預測模型的比較分析
1.建模的理論基礎不同。傳統的基于統計原理的股票收益波動率預測模型是建立在統計分析理論基礎之上的。而處理基于概率統計的隨機過程，是要求樣本量越大越好，原始數據越完整、越明確越好。但事實上，在實際中，即使有了大樣本量，也不一定找到規律，即使有了統計規律也不一定是典型的。創新型預測模型則是完全脫離統計理論的基礎，以一種創新型的建模思維，來建立預測模型。例如灰色模型是建立在灰色理論基礎之上的，依據廣義能量變化規律，將歷史資料做累加處理，使其呈現出指數變化規律，然后建模。而人工神經網絡模型是建立在神經網絡理論基礎之上的，它通過模仿人腦神經系統的結構及信息處理和檢索等功能，建立神經網絡模型進行預測。支持向量機則依據的是統計學習的機器學習理論，通過凸優化，使得局部解一定是最優解，克服了神經網絡收斂速度慢和局部極小點等缺陷。
2.對數據的要求與處理不同。基于統計原理的預測模型要求樣本量大并有很好的分布規律，無論是GARCH類還是SV類模型，只有在樣本量足夠大，且分布較好的情況下，其預測效果才會比較理想。例如，運用GARCH模型對美國股指進行預測要比對國內股指進行預測效果理想，原因是我國股市發展的時間相對較短，期間由于宏觀調控和股改等原因，造成股指大起大落，導致數據分布規律性不強，因此我國運用這類模型存在一定局限。而創新型預測模型對樣本量的要求和分布程度的要求均較低。例如灰色模型，只要擁有7、8個數據就可對下一個數據進行預測。在處理技術上，灰色模型要對原始數據進行累加處理，使表面雜亂無章的數據呈現出明顯的指數規律，建模計算之后，再進行累減還原。神經網絡模型則采用數據驅動，黑箱建模，無需先驗信息，能夠在信息資源不完整、不準確等復雜的數據環境下，通過自身結構的調整，提取數據特征，并對未來進行有效預測。
3.模型結構的穩定性與適應性不同。基于統計原理的預測模型一經建立，其模型結構具有較強的穩定性，模型變量之間存在一個穩定的內在關系。無論是GARCH模型還是SV模型，模型結構都相對穩定、簡單，而且都是單因素模型。但在實際中，預測環境是復雜多變的，一旦系統變量之間出現新的關系，該類模型則無法調整和適應。創新型預測模型則是一種或者多因素、或者可以變結構的模型，其計算相對復雜，但其適應能力要好于基于統計原理的預測模型。例如灰色模型，除了有基本的GM（1，1）模型，對于高階系統，灰色理論通過GM（1，n）模型群解決，并且可以綜合考慮多種因素的影響。而神經網絡和支持向量機都是變結構模型，通過網絡對新樣本的學習，調整其內部結構，從而適應系統變量的變化。對于非線性高維、高階問題神經網絡和支持向量機會發揮得更好。
4.預測精準度與外推性強弱不同。相比較而言，基于統計原理的預測模型誤差較大，外推性差。因為基于統計原理的預測模型對數據樣本沒有再處理或學習的過程，因此對樣本的擬合性較低，由此導致其外推性也較差。而創新型預測模型相對而言精確度較高，外推性強。原因是創新型預測模型對數據具有再處理或學習的過程。灰色模型是對數據進行了累加處理；而神經網絡模型和支持向量機是對數據進行了學習，然后進行推理、優化。因此，創新型預測模型的擬合度和外推能力都要高于統計類模型。
5.預測難度與預測時間長度不同。基于統計原理的預測模型技術比較成熟，預測過程相對簡單。無論是GARCH類還是SV類預測模型，其建立模型依據的理論基礎堅實，模型構造相對簡單，計算難度相對較低。由于這類模型采用的數據是較長時間的歷史數據，因此可以對未來進行較長時間的預測。而創新型預測模型預測技術還有改進的余地，且預測難度較大。如利用神經網絡進行股票收益波動率預測，其過程相對較難，因為神經網絡需要設定隱層，權重；其隱層和權重設置合理與否，直接導致預測結果的合理與準確。用支持向量機方法進行預測，涉及到核函數的確定。核函數的確定難度較大。由于創新型預測模型對數據要求度不高，一般是小樣本量預測，因此，適用于對預測對象進行短期預測。
三、我國股票收益波動率預測模型發展方向
1.創新型的智能化預測模型將成為我國股票收益率預測的一個發展方向。首先，創新型預測模型能夠克服我國股市數據不完整、波動大、分布不合理等缺點，采用小樣本數據對股市進行短期預測，預測的精準度相對高于傳統的統計類預測模型。其次，創新類模型中的智能化模型能夠模仿或部分模仿人工智能，對影響股市的多種因素進行復雜的非線性變結構處理，既能克服單因素模型包含信息不充分的缺點，也能克服固定結構模型無法處理突發性事件的缺點，能盡量充分地反映影響股市的多種信息和復雜變化，從而增加預測的準確度。
2.組合預測模型將成為我國股票收益率預測模型發展的另一個發展方向。組合預測是將不同預測模型的預測結果依據一定的原則賦予不同的權重，然后進行加權平均，得出最終的預測結果。這種預測方法可以克服單一預測模型信息量不充分的缺點，充分發揮不同預測模型的優勢，最大限度獲取不同角度的信息量，提高股票收益率預測水平。
3.包含各種非量化信息的預測模型將成為我國股票收益率預測模型的一個重要發展方向。目前股票收益率預測模型都屬于數量化預測模型,非量化的因素無法融入到模型之中,這就導致預測中丟失了大量的非量化信息,預測的精準度受到很大影響。如何能將各種影響股市的非定量化信息進行技術處理后轉變成量化信息,使之能夠被加入到股票收益率預測的模型當中,從而充分反映政策因素、心理因素、突發事件等非量化因素對股票收益率的影響,提高預測的精確度,是股票收益率預測模型的一個重要發展方向。
參考文獻：
[1]張永東 畢秋香:2003上海股市波動性預測模型的實證比較.管理工程學
人工神經網絡理論基礎范文第3篇
開展礦產資源綜合區劃功能分區研究，對進行差別化管理政策的制定、空間分區管理有理論和實踐意義。在分析礦產資源綜合區劃影響因素的基礎上，構建以資源條件、開發基礎、生態條件、區域經濟潛能為準則層的礦產資源綜合區劃二級區劃的指標體系和分區體系。分析和討論了礦產資源綜合區劃二級區劃分區方法，并采用BP神經網絡方法對甘肅省礦產資源綜合區劃二級區劃進行分類研究，將甘肅省劃分為重點發展、一般發展、限制發展和禁止發展4類功能區。結果表明，BP神經網絡分類結果符合實際，是對傳統區劃方法的重要補充。
關鍵詞：
綜合區劃；礦產資源；BP神經網絡；功能分區
區劃是從區域角度觀察和研究地域綜合體，探討區域單元的形成發展、分異組合、劃分合并和相互聯系，是對過程和類型綜合研究的概括和總結[1]。綜合區劃是人與環境系統研究對可持續發展的重大理論貢獻[2]，是當前地域系統研究和全球環境變化人文因素研究的熱點[3,4]，不同部門綜合區劃研究也取得很多理論成果[5-9]。第三輪礦產資源規劃編制要求開展礦產資源基礎、開發條件、生態約束、區域發展需求等各因素整合起來的礦產資源綜合區劃研究，為分區規劃、分類指導礦產資源勘查、開發利用與保護，為礦產資源規劃編制提供理論依據。楊博等[10,11]已對礦產資源綜合區劃的概念內涵、區劃體系、劃分方法等作了大量研究，提出了較重要的理論成果。候華麗等[12]將礦產資源綜合區劃體系劃分為兩級，一級為地域分區，二級為功能分區。并認為二級區劃指標體系應包含礦產資源基礎條件、礦產資源開發條件、生態條件、地區經濟發展水平等綜合性指標。本文擬探討礦產資源綜合區劃二級區劃指標體系、分區方法，并以縣區為基本單位，采用BP神經網絡方法開展甘肅省礦產資源綜合區劃二級區劃功能分區研究，為豐富和拓展區劃的方法和途徑，并為礦產資源綜合區劃分區研究和礦產資源規劃提供理論依據和實證參考。
1礦產資源綜合區劃二級區劃指標體系與分區體系
1.1礦產資源綜合區劃二級區劃指標體系
綜合考慮礦產資源勘查、開發利用與保護全過程，可以發現其受到資源因素、環境因素、社會因素、經濟因素等四個方面的影響。基于這些影響因素，在遵循全面性與可操作性、數據可獲得性與可對比性、系統性和導向性等原則基礎上，構建礦產資源綜合區劃二級區劃指標體系，從而實現區域劃分。其中目標層為礦產資源合理開發與區劃可持續發展，準則層包括礦產資源條件、開發基礎、生態條件和區域經濟潛能等四個方面。準則層又由若干指標組成（表1）。
1.2礦產資源綜合區劃二級區劃分區體系
依據礦產資源綜合區劃的定義，以及礦產資源綜合區劃指標體系，按照區劃的目標和功能，劃分礦產資源綜合區劃二級區劃體系。根據礦產資源綜合區劃影響因素指標分析，可以知道礦產資源基礎為綜合區劃核心要素，其他如開發條件、區域經濟發展水平等因素是綜合區劃的重要影響因素，而生態條件礦產資源綜合區劃約束性因素。因此，本文認為礦產資源綜合區劃二級區區劃應該包含重點發展、禁止開發、限制發展、一般發展等四種類型區，其中一般發展區為其他三類發展區的補充，不單獨劃分。因此，礦產資源綜合區劃二級區可劃分為：礦產資源重點發展區、生態保護區（禁止開發區）、限制發展區和一般發展區。
2基于BP神經網絡的礦產資源綜合區劃功能分區
2.1礦產資源綜合區劃二級區劃分區方法
礦產資源綜合區劃受自然、社會、環境、經濟的綜合影響，影響因子多，難以提取主要因子，同時不同因子之間又存在一定相關性，且每個因子貢獻率也不同，導致礦產資源綜合區劃難以劃分。現有比較常見的區劃分析方法有：主導標志法、相關分析法、專家集成定性分析法、最終分類評價矩陣分類法[13]，逐步歸并模型定量法等[14]。朱傳耿等[15]采用最終分類評價矩陣分類法對地域主體功能區劃進行實證研究，取得良好的成果，是目前常用的地域功能識別和劃分方法方法。劉玉邦[16]等運用主成分與聚類分析方法進行農業水資源高效利用綜合分區，這種方法可以避免人為的主觀確定因子的權值，同時可以消除不同因子之間的相關性干擾，但此方法也易受影響[17]，導致聚類中心偏移。神經網絡方法在區域劃分中取得了很好地效果[18-23]，但表1礦產資源綜合區劃指標體系目標層準則層指標層具體指標礦產資源合理開發與區劃可持續發展資源條件基礎地質調查工作覆蓋率查明資源儲量大中型礦產地年度開采總量大中型礦山數量基礎地質調查工作覆蓋率基礎儲量資源量大型礦產地中型礦產地年度開采總量大型礦山數量中型礦山數量開發基礎可利用土地資源可利用水資源交通優勢度適宜建設用地率可利用水資源潛力交通密度交通干線交通樞紐生態條件生態重要性生態脆弱性生物多樣性保護重要性水源涵養重要性土壤保持重要性防風固沙重要性地質災害危險性礦山地質環境影響性水土流失易發性森林覆蓋率區域經濟潛能工業化階段礦業所占比重三次產業產值結構人均GDP礦業經濟占GDP比重目前應用神經網絡進行庫上次資源綜合區劃分區的案例還未見報道。本文擬選取產資源條件、開發基礎、生態條件和區域經濟潛能等指標層和指標因子，運用BP神經網絡方法，進行礦產資源綜合區劃二級區劃分區劃分，目的在于探索實踐定量途徑在區劃劃分中的應用，拓展區劃的方法和途徑。
2.2BP神經網絡及其理論基礎
2.2.1神經網絡的分類
神經網絡理論的研究工作始于上世紀中頁，McMulloch和Pitts首先提出神經元的形式化模型[24]，并進行邏輯函數運算，開啟了人工神經網絡的理論研究。經過多年的發展，人工神經網絡的理論和應用研究在數學和工程學方面取得了豐碩的成果，產生出了諸如向前神經網絡、反饋神經網絡、隨機神經網絡及自組織神經網絡等30多種不同類型、結構的神經網絡等，這些模型又大致分為三類：前向神經網絡（以BP網絡為典型代表），反饋神經網絡（以Hopfidld網絡為典型代表）以及自組織神經網絡（以SOFM網絡為典型代表）。從系統角度來看，BP最適合解決分類問題，因為分類問題可視為分析計算靜態的非線性映射f，BP這種前向網絡通過非線性處理能力可較好的逼近映射f。
2.2.2BP神經網絡模型的理論分析
BP神經網絡是基于BP算法的多層前饋網絡，其網絡結構簡單，算法成熟，具有自學習和自適應等優點。BP算法通過輸入、輸出數據樣本集，根據誤差反向傳遞的原理，對網絡進行訓練，其學習過程包括信息的正向傳播過程以及誤差的反向傳播這兩個過程，對其反復訓練，連續不斷地在相對誤差函數梯度下降的方向上，對網絡權值和偏差的變化進行計算，逐漸逼近目標。典型的BP神經網絡由一個輸入層、至少一個隱含層和一個輸出層組成[25]（圖1）。BP神經網絡模擬預測過程由以下四個階段組成：（1）模式順傳播過程；（2）誤差逆傳播過程；（3）記憶訓練過程；（4）學習收斂過程。最終形成模擬預測結果。
2.3BP神經網絡聚類步驟
2.3.1BP神經網絡構成
指標因子輸入。在輸入層輸入指標因子，本文將12個指標層因子列為指標因子，即基礎地質調查工作覆蓋率、查明資源儲量、大中型礦產地、年度開采總量、大中型礦山數量、可利用土地資源、可利用水資源、交通優勢度、生態重要性、生態脆弱性、工業化階段、礦業所占比重等。隱含層。進行BP網絡建模時，隱層數的確定至關重要。隱層數沒有強制的規定，隱層數越多，模型識別訓練樣本的差異性越好，但計算機運行的中間過程越復雜，耗時越多，對于檢驗樣本誤差可能會增大。所以一般原則是：隱層數小于訓練樣本數的前提下，達到精度要求時的隱層數越少越好，本文將隱含層也設為12層。輸出層。輸出層根據研究目的而確定，筆者以農用地的土地適宜性為輸出層。在BP網絡結構中，每層都是用數值來刻畫，而農用地適宜性只是一個概念性的模型，因此筆者將概念模型用數值進行刻畫。根據礦產資源綜合區劃二級區劃分區體系，綜合礦產資源不同功能分區，即開發強度、限制性強度和生態保護能力的高低，將二級區劃開發適宜性分為4等，4為高度適宜，3為較適宜，2為一般適宜，1為不適宜。
2.3.2訓練樣品的選取
根據甘肅省實際，結合專家的知識經驗，確定14個市州的12個指標層形成的二級區劃開發適宜性指標作為訓練樣本，即給定14個市州二級區劃開發適宜性評分，作為實際建模選擇的樣本。
2.4研究實例
2.4.1數據分析與處理
本研究以甘肅省為對象展開實證分析，以縣區為基本單位進行數據收集和處理，主要針對二級區劃指標層指標逐一收集，數據資源主要來源于《甘肅統計年鑒2013年》、《2013年甘肅省國土資源公報》等。主要針對指標層數據進行逐一分析說明：基礎地質調查工作覆蓋率：引用2013年甘肅省已完成的1：5萬礦產遠景調查圖幅和面積，并與相關縣域國土面積相比，得出各縣的基礎地質調查工作覆蓋率；各縣查明資源儲量、大中型礦產地、年度開采總量、大中型礦山數量引用2013年礦產資源儲量年報數據；可利用土地資源引用2008年土地總體利用規劃數據；可利用水資源引用2013年甘肅統計年鑒數據；各縣區交通優勢度采用金鳳君[26]等計算方法，依據甘肅省2013年鐵路、公路網地理圖屬性數據計算得到；各縣區生態重要性和生態脆弱性指標數據來源于甘肅省生態功能區劃；各縣區工業化階段和礦業所占比重來源于2013年甘肅統計年鑒數據。礦產資源綜合區劃指標體系包括4項準則層，12項評價指標及項基礎指標，每項指標都有不同的量綱單位，若要對指標進行BP神經網絡分析時，就必須要消除量綱的影響，進行無量綱化處理[27]。
2.4.2BP神經網絡計算
在Matlab平臺下，首先錄入訓練樣本，即14個市州的指標數據進行網絡訓練，進而錄入其他各縣的各類指標數據，使用newff函數創建級聯前向神經網絡，輸入層和輸出層的神經元采用tansig傳遞函數，隱含層與輸出層采用purelin函數，訓練算法為trainlm。采取的訓練精度設置為0.001。計算結果如圖2所示。
2.4.3結果分析
從圖2可得，BP神經網絡分類結果的空間聚集性較高，基本反映了甘肅省礦產資源分布的區域特征。BP神經網絡輸出結果為4類區域。第一類為礦產資源重點發展區，第二類為礦產資源一般發展區，第三類為礦產資源限制發展區，第四類為生態保護區（禁止開發區）。每一類發展區都包括若干縣區，每類發展區與所保護的縣區都有很強的相關性，如重點發展區包含：金川區、平川區、崇信縣、華亭縣等4個縣區，這些縣都是礦產資源儲量豐富，礦產資源開發強度高，礦業產值高的地區；限制發展區大都為礦產資源儲量較為匱乏，或者開發基礎條件較差，不適宜大規模進行礦產資源開發的地區；生態保護區（禁止開發區）如卓尼縣、舟曲縣、碌曲縣、肅南縣等，大都位于自然保護區，不適宜進行礦產資源開發。
3討論
基于BP神經網絡開展的礦產資源綜合區劃二級區劃分區，你搞過預測結果和驗證分析，結果表明模型的建立與選擇是符合實際的，且有以下優點：（1）能夠快速把握區域的分異特點，進行大范圍的區劃工作；（2）BP網絡模型可以避免聚類分析的噪音影響帶來的評價誤差；（3）與專家經驗集成的區劃方法相比，BP神經網絡方法更加客觀。但也有需要完善的地方，如典型樣本（訓練樣本）的選擇上，有一定的主觀性；只進行了一種神經網絡方法的分類研究，研究論證不夠全面等等。但總體上，基于BP神經網絡進行的礦產資源綜合區劃二級區劃分具有劃分層次明顯、區域分割清晰、客觀性強等優點，是對傳統區劃方法的重要補充。在未來的工作中，應該加強對因子選擇、典型樣本選取方法研究，同時要運用多種神經網絡方法開展分區研究，通過對不同方法的對比分析，總結出最優區劃方案。
參考文獻：
[1]鄭度，葛全勝，張雪芹，等.中國區劃工作的回顧與展望[J].地理研究，2005，24（3）：330-344.
[2]劉燕華，葛全勝，張雪芹.關于中國全球環境變化人文因素研究發展方向的思考[J].地球科學進展，2004，19（6）：889-895.
[3]吳紹洪.綜合區劃的初步設想[J].地理研究，1998，17（4）：367-374.
[4]劉燕華，鄭度，葛全勝，等.關于開展中國綜合區劃研究若干問題的認識[J].地理研究，2005，24（3）：321-329.
[5]楊勤業，鄭度，吳紹洪，等.20世紀50年代以來中國綜合自然地理研究進展[J].地理研究，2005，24（6）：89-91．
[6]毛漢英，方創琳.我國新一輪國土規劃編制的基本構想[J].地理研究，2002，21（3）：267-275
[7]陳守煜，李亞偉.基于模糊迭代聚類的水資源分區研究[J].遼寧工程技術大學學報，2004，23（6）：848-851.
[8]馮紅燕，譚永忠，王慶日.中國土地利用分區研究綜述[J].中國土地科學，2010，24（8）：71-76.
[9]金貴，王占岐，姚小薇，等.國土空間分區的概念與方法探討[J].中國土地科學，2013，27（5）：48-53.
[10]楊博，呂新彪，魏彥芳.礦產資源綜合區劃的概念與方法探討[J].國土與自然資源研究，2015（3）：50-53.
[11]楊博，呂新彪，魏彥芳.省級尺度礦產資源綜合區劃方法與應用[J].國土與自然資源研究，2015（6）：19-22.
[12]侯華麗，吳尚昆，張玉韓，周璞.對我國開展礦產資源綜合區劃相關問題的思考[J].國土資源科技管理，2015（03）：78-83.
[13]陳雯，段學軍，陳江龍，等.空間開發功能區劃的方法[J].地理學報，2004，59（增刊）：53-58.
[14]黃桂芝，董平，吳霜.可持續發展理論基本模式新探及數學模型研究[J].太原理工大學學報，2005，36（1）：103-106.
[15]朱傳耿，仇方道，馬曉冬，等.地域主體功能區劃理論與方法的初步研究[J].地理科學，2007，27（2）：136-141.
[16]劉玉邦，梁川.基于主成分和模糊C-均值聚類算法的農業水資源高效利用綜合分區[J].水文，2011，31（5）：57-63.
[17]秦福高，孫悅娟.聚類與關聯規則挖掘進行結合的研究[J].電腦知識與技術，2011，7（14）：3418-3419.
[18]黃嬌，高陽，趙志強，等.基于GIS與SOFM網絡的中國綜合自然區劃[J].地理研究，2011，30（9）：1648-1659.
[19]劉婭，朱文博，韓雅，等.基于SOFM神經網絡的京津冀地區水源涵養功能分區[J].環境科學研究，2015，28（3）：369-376.
[20]王江思，馬傳明，王文梅.基于SPSS和GIS的BP神經網絡農用地適宜性評價[J].地質科技情報，2013，32（2）：138-143.
[21]黃亞捷，葉回春，張世文.基于自組織特征映射神經網絡的中國耕地生產力分區[J].中國農業科學，2015，48（6）：1136-1150.
[22]張學儒，張鐿鋰，劉林山.基于SOFM神經網絡模型的土地類型分區嘗試—以青藏高原東部樣帶為例[J].地理研究，2013，32（5）：839-847.
[23]袁滿，劉耀林，危小建.基于模糊自組織神經網絡的土地用途分區研究[J].國土資源科技管理，2013，30（6）：74-80.
[24]謝承泮.神經網絡發展綜述[J].科技情報開發與經濟，2006，16（12）：148-150.
[25]李朝靜，唐幼純，黃霞.BP神經網絡的應用綜述[J].勞動保障世界，2012（8）：71-74.
[26]金鳳君，王成金，李秀偉.中國區域交通優勢的甄別方法及應用分析[J].地理學報，2008，63（8）：787-798.
人工神經網絡理論基礎范文第4篇
關鍵詞：中央空調；節能技術
中圖分類號：S210文獻標識碼： A
引言
近年來，伴隨著人們追求更高的物質文化生活水平，要求創造舒適而健康的室內空氣環境，中央空調勢必成為21世紀健康環境不可或缺的重要組成部分之一。但中央空調系統運行耗能很大，在某些工業發達國家，供暖和空調系統的能源消耗約占國家總能源消耗的1/3。因此，提高空調系統的能源利用效率已成為空調工程技術的一項重要課題。為了降低空調系統的能耗，在世界能源日益緊張、環境保護日益重要的今天，探討空調系統的節能環保問題意義重大。
一、中央空調的特點
1、對象特性
不同的被控對象,在相同的干擾作用下,被控量隨時間的變化過程也不同。空調自控系統的任務就是克服這些干擾因素,維持空調房間一定的溫、濕度和空氣品質。但溫、濕度的控制效果不僅取決于自控系統,更是取決于空調系統的合理性及空調的對象特性。
2、溫濕度相關性
多數情況下，空調控制主要是對空調房間內溫度和濕度的控制,這兩個參數常常是在一個調節對象里同時進行調節的兩個被調量，且這兩個參數在調節過程中又相互影響。
3、干擾性
空調系統運行中,由于氣溫、太陽輻射、風、晴、雨、雪等外部條件和空調房間中設備、投入運行的多少,以及人員的增減等內部條件的變化,都會干擾空調系統的運行。
4、整體控制性
空調自動控制系統一般是以空調房間內的空氣溫度和相對濕度控制為中心,通過工況轉換與空氣處理過程每個環節緊密聯系在一起的整體控制系統。空調系統中空氣處理設備的啟停都要根據系統的工作程序,按照有關的操作規程進行,處理過程的各個參數調節及聯鎖控制都是與室內溫、濕度密切相關的。
5、多工況運行及轉換控制
由于空調系統是在全年的室內外條件變化下,按照一定的運行方式(即工況)進行調節的。同時在內外條件發生顯著變化時要改變運行調節方式,即進行運行工況的轉換。
二、中央空調系統節能的意義
1、建筑節能法規要求空調系統降低能耗
長期以來，當季節變化、晝夜溫差變化、溫室效應和空調實際使用工況發生變化時，中央空調系統在傳統的運行模式下，能源浪費很大。就我國情況而言，現代建筑中采用中央空調的民用、公用及商用建筑，中央空調能耗約占整個建筑總能耗的50％左右，商場和綜合大樓等的能耗甚至可能高達60％以上。我國屬能源消耗大國，能源有限，利用率不高且依賴性強。近年來能源短缺的現實迫使國家把公共建筑節能提升到戰略高度，相應制定了節約能源法，對公共建筑能耗國家實施國家節能標準。
2、產業辦公樓宇的發展對空調系統節能提出了更高的要求
現階段，產業辦公樓從發展初期的以“產權式商鋪”為主要銷售模式逐漸被經營持有型物業所取代，從投資者的經濟效益來說，過去一段時間由于利潤的實現，產業辦公樓多以出售為主，受短期利益的驅動，往往只追求建設階段的低成本和銷售時的高收益，對后期實際使用階段的效果和運營成本很少考慮，后期往往中央空調系統效率低、能耗大。而目前越來越多的項目——主要為商業辦公地產，以持有物業持續經營為主要贏利模式，這勢必使投資者及發展商從一開始就關注能耗問題。現階段我國中央空調能耗現狀概述我國現階段中央空調系統的應用中，更多的關注的是空調系統溫濕度控制效果及空氣品質控制效果，往往忽略了空調系統的能耗情況。
三、中央空調節能環保技術
1、太陽能空調
太陽能是一種可持續利用的清潔能源。利用太陽能供熱與制冷是近年來國內外新能源研究領域的熱點課題。利用太陽能真空集熱管與溴化鋰雙效吸收式制冷技術的有機結合，形成夏季制冷、冬季供熱和全年生活熱水供應的空調熱水機組，做到一機多用，從而可以顯著提高太陽能空調系統的利用率和經濟性。
太陽能空調熱水系統的優點：季節適應性好。太陽能空調系統的制冷能力是隨著太陽輻射能量的增加而增大的，這正好與夏季人們對空調的迫切要求相匹配；太陽能吸收式空調熱水系統以不含氟氯烴化合物的溴化鋰為工作介質，無臭、無毒，減少了溫室氣體的排放量，有利于環境保護。
2、變頻空調系統
變頻空調是指采用變頻原理得到可變化交流電源來控制壓縮機的轉速，從而根據需要控制空調器的輸出能力。在中央空調系統中目前運行使用的大部分空調輸送系統，大都按傳統方法設計運行，即根據空調的最大負荷設計水系統和風系統，而空調系統大部分時間處于部分負荷狀態，一般水系統通過閥門節流，風系統通過再加熱等措施以適應部分負荷運行的需要，而采用此種調節方式能量浪費嚴重。有資料統計表明，此類調節方式中，定速泵和風機所耗電能有60％一70％消耗于調節閥、節流控制壓降等處，因此改變空調輸送系統的流量調節方式，節能潛力巨大，而變頻調速技術的發展成熟，可將其應用于空調輸送系統中，當空調負荷下降時，通過變頻裝置調節水泵(風機)的轉速，從而減少水(風)量，節省電機的耗電量，達到節能目的。
3、智能控制技術
智能控制技術是自動化技術發展到高級階段的產物，融合了控制技術、信息技術和人工智能等多種技術，包括模糊控制技術和神經網絡控制技術等。對于現代空調日益復雜的系統，傳統控制技術難以實現精確、可靠且有效的控制，智能控制技術因此應運而生。
（1）模糊控制技術
模糊控制是模糊數學、人工智能和計算機科學等多種學科相互滲透而產生的一種具有很強理論性的控制技術。模糊控制系統的理論基礎是模糊集合論、模糊邏輯推理規則和模糊語言變量，計算機控制技術是其系統的主要實現形式，其核心為智能模糊語言控制器。這種控制系統具有智能性和自學習性，并且并不需要建立精確的系統數學模型，適用于復雜的系統和過程。目前模糊控制已經在中央空調的定風量空調系統和變風量空調系統中得到了應用。
利用模糊控制技術對空調回風溫度和濕度進行自動調節，可以受到不錯的節能效果。利用溫度傳感器將測得的回風溫度信號輸入到模糊語言控制器中，并與給定值進行比較，根據比較結果自動調節回水調節閥的開度，以實現控制冷凍水流量的目的，從而使室內溫度穩定在設定值。對于這個自動控制系統，新風溫度的變化是系統的一個干擾量，為了提高系統的控制精確性，可以將新風溫度傳感器的信號作為一個反饋信號加入到系統中。采用模糊控制的回風濕度自動控制系統與回風溫度自動控制系統工作原理相類似。
（2）神經網絡控制。神經網絡控制融合了人工神經網絡理論和系統控制理論，屬于智能控制的另一個分支。其原理是模擬人腦神經系統的工作方式，以大量簡單的處理單于相互連接，構成一種復雜的網絡。神經網絡的結構可分為輸入層、隱含層、和輸出層。在中央空調的控制系統中，采用神經網絡代替原來的控制器或辨識器，就構成了神經網絡控制系統。這種控制方式對于復雜的、不確定的系統具有良好的控制效果，整個控制系統可以獲得較高的穩定性和動靜態性能。并且對于變化的環境有著良好的適應性。基于這些優秀的性能，神經網絡控制技術在中央空調的控制系統中也得到較多的應用。
結束語
我國的建筑施工中的中央空調的施工建設已經取得了長足地發展，節能環保技術成為施工技術中控制的重點，同樣的現今我國的很多的施工建設都是和節能相關聯，我國的科學家也在不斷地研究和探索節能的新理念，相信我國的中央空調的建設施工會更好的實現節能和環保這兩個目標。
參考文獻
[1]譚胤.張德源智能中央空調節能系統設計實現[期刊論文]-工業控制計算機2013.
人工神經網絡理論基礎范文第5篇
[關鍵詞] 數理統計方法；配伍優化；配伍規律；配伍禁忌
[收稿日期] 2013-12-26
傳統中醫臨床用藥的主要形式和手段是方劑，而方劑的本質是各組分間的配伍。方劑配伍規律研究的內容主要是依據中醫藥基礎理論，為達到防治疾病目的，而將兩味或兩味以上具有一定協同或拮抗作用的中藥配合應用的藥物間聯系或內在規律。方劑配伍規律內涵的揭示是中醫藥現代化的要求，同時也是中醫藥走向國際化的必備要素，可為我國獨立自主的知識產權與專利保護提供有力的科學依據。近年來，越來越多的現代科學技術和方法應用于中藥復方配伍規律的研究，如復方配伍前后、不同配伍方法下藥物化學成分[1-4]、藥理作用[5-7]的變化規律和機制；采用血清藥理學實驗，揭示中藥復方在體內發揮療效的活性物質[8-10]；復方藥物在體內的代謝規律[11-13]；中藥復方譜效關系研究[14-15]等。而運用數理統計、數學模型等方法作為定量化分析與推斷數據資料、探究事物內在規律的手段，從數學關系的角度對復方配伍規律進行闡述，既有助于科學認識復方配伍的實質，也有助于中藥新藥復方科學化組方，在揭示中藥復方配伍規律內涵的研究方面起到了重要的作用。
目前對中藥方劑配伍規律的數理統計實驗研究主要集中在：數據處理和實驗研究兩方面。其中數據處理包括：數據挖掘、聚類分析、因子分析、主成分分析、相關分析、回歸分析、方差分析等；實驗設計包括：全方研究、撤藥研究、直接實驗設計、單味研究、藥對研究、正交設計法、均勻設計、析因設計法、正交與均勻聯合設計法等。利用現代數理統計理論方法與技術研究中藥方劑配伍規律和內涵，一方面可以促進處方配伍配比的優化篩選，充分提高中藥材的藥物療效，另一方面還將促進我國中醫藥事業走向現代化國際化，使中藥方劑更易于被國際醫藥界所接受。本文就數理統計方法在中藥復方配伍研究中的應用，從方藥配伍劑量優化、中藥配伍作用規律、中藥配伍禁忌規律等方面進行綜述。
1 方藥劑量配伍優化研究
方劑療效是復方藥物相互作用所表現的綜合結果。其中，影響方劑療效的兩大因素是復方的藥味組成與藥量配比。復方劑量配比優化不僅可以對處方藥物進行優化篩選，提高藥物療效，同時也是中藥新藥開發的重要任務之一。基于此需求，許多學者利用不同的數理統計方法對中藥劑量配伍優化進行了較多的研究。
1.1 實驗設計方法
1.1.1 正交設計法 正交試驗設計是為尋求最優化水平組合的一種高效的多因素實驗。其特點表現在不僅消除了各效應間的相關性，使得藥物各因素及其交互作用對指標的影響大小和變化規律更易于估計，即正交性；而且可以通過部分試驗的結果反映全面實驗的情況，便于數據結果的分析，即代表性。基于這兩方面的特點，正交設計試驗已被廣泛應用于中藥復方的組分優化篩選等方面。趙學軍等[16]采用正交設計法對溫腎咳喘片各組分的最佳劑量配伍進行了研究，得出其提取物的最佳配比為厚樸-蛇床子-甘草提取物4∶3∶3，并且按此比例制成的制劑有明顯的藥理作用，說明該組方劑量合理。張萬龍等[17]采用正交試驗對澤瀉湯加味方進行最佳組分配伍研究，結果得出了澤瀉湯加味方最佳降壓效果的最優藥用劑量為澤瀉 21 g，炒白術 9 g，澤蘭、石菖蒲各15 g。姚干等[18]采用正交設計法配合多藥效指標綜合評價，篩選出具有保肝和免疫調節作用的二至丸有效部位群組方，其最佳劑量比為女貞子總皂苷-女貞子多糖-墨旱蓮黃酮 58∶367∶18（質量單位以mg計）。汪珊珊等[19]基于正交試驗對由麻黃、杏仁和甘草三味藥組成的三拗湯進行了最優配比的研究，結果最佳配比為麻黃6 g，杏仁9 g，甘草3 g，其主次關系為麻黃>杏仁>甘草，表明優選配比三拗湯對哮喘模型各指標均表現出明顯的改善作用。此外，許多學者[20-26]還采用正交設計試驗對復方藥物劑量配伍進行實驗研究與數據處理，從而優化藥味和藥量的最佳配比，以一個新的角度為劑量配伍優選從飲片配伍研究過渡到組分配伍研究提供了數據依據和方法參考。然而，相比于復方劑量配比優化的特殊要求，目前的正交設計試驗還未能實現多目標優化，并同時具備良好的非線性擬合能力以及完善的試驗設計方法，僅限于研究藥味組成較為簡單的處方，這對復方優化的效果及其優勢的發揮都造成了一定的影響。
1.1.2 均勻設計法 相比于為了實現整齊可比性而導致每個因素的各水平必須重復，從而使得試驗點相應增多的正交設計法而言，同樣作為一種篩選研究手段的均勻設計方法，在實驗過程中僅考慮實驗點的均勻分散性，因而不會受因素數、因素水平的限制，實驗次數可明顯減少，而不導致試驗所反映的信息量減少，適用于多因素多水平的試驗研究。均勻設計法近年來被學者廣泛應用于復方劑量配伍優化實驗研究。興等[27]采用均勻設計法對降尿酸方主效應中藥的最佳配伍進行研究探討，實驗結果顯示黃柏、秦皮及桑寄生三味中藥組合是降尿酸的最佳配伍組合，而且實驗明確了其最佳的劑量配伍分別為50，260，50 mg?kg-1。唐亞軍等[28]通過均勻設計法對防治脂肪肝的復方中藥“祛濕化瘀方”有效組分或單體（綠原酸、梔子苷、姜黃素、虎杖苷、白術多糖）進行篩選和驗證研究，結果表明運用均勻設計篩選獲得的組分方（梔子苷、綠原酸）對高脂飲食誘導的大鼠肝臟脂肪沉積及肝損傷具有顯著的防治作用。賀燕等[29]采用均勻設計法探討三七及山楂組合物中有效部位的最佳劑量配伍，實驗結果得出山楂葉總黃酮與三七葉總皂苷的最佳組合比例為20∶15，并且在此條件下藥效作用明顯，說明運用均勻設計與藥理學動物模型相結合的方法對中藥復方進行研究是可行的。曾曉會等[30]采用均勻設計法尋找姜黃素與胡椒堿的最佳配比，結果顯示在姜黃素為13 mg?kg-1和胡椒堿為5.81 mg?kg-1時可使姜黃素和胡椒堿有最大的降三酰甘油效應。高鵬等[31]應用均勻設計處理方法對丹心痛各味藥所占比例進行篩選，從而確定川芎、香附、冰片、丹皮酚4種成分在復方中的最佳配比為5∶1.7∶1.4∶4.4（原提取物的質量比），劑量為138 mg?kg-1（折生藥2.78 g?kg-1），證明均勻設計作為有效優化復方最佳劑量方法的可行性。基于均勻設計法可以更全面更充分地優化復方中劑量配伍的關系，許多學者都在這方面做了很多研究[32-37]，這為我國現代中醫藥優化劑量配伍研究提供了很好的篩選手段與技術支持。雖然均勻設計法在一定程度上克服了早期試驗設計的諸多弊端，明顯減少了試驗次數，提高了實驗效率，但其僅考慮了均勻分散性，并沒有以正交性與代表性為基礎，因此可能造成試驗結果不穩定及導致分析誤差增大。
1.2 優化方法
響應面方法作為優化的常用工具[38]，是研究實驗結果與實驗因素關系的方法，包括實驗、建模、數據分析和最優化過程。目前響應面設計多與正交設計、均勻設計、星點設計、Doehlert設計、Box-Behnken 實驗設計等聯合應用在方藥劑量配伍優化方面的實驗研究中。謝臻等[39]應用Doehlert設計-渴求函數-響應曲面優化法，研究枳實、厚樸和芒硝的劑量配伍變化對大黃蒽醌類成分在大承氣湯中溶出的影響，結果顯示方中各味藥劑量配比為大黃-枳實-厚樸-芒硝1∶4∶2.31∶2時，蒽醌類成分有較好的溶出率。這是Doehlert數學模型運用到中藥復方配伍研究的初步探討，為數學模型在中藥復方配伍的推廣和應用提供理論依據。黃美艷等[40]應用響應曲面分析法對不同制法與配比的藥對當歸-川芎的抗氧化活性作用進行研究，結果表明先水提后醇提其清除自由基的活性最好。邱玲玲等[41]以流感病毒神經氨酸酶活性抑制率為指標，采用Box-Behnken響應面設計法預測雙黃連注射液組合成分的最佳配比。結果表明其最優配比為綠原酸-隱綠原酸-咖啡酸-黃芩苷107∶279∶7.99∶92。黃美艷等[42]采用響應面分析法對不同濃度當歸-川芎藥對配伍養血補血效應進行研究，結果顯示當歸與川芎的比例從4∶1到2∶1，從小劑量到大劑量，均表現為相加作用。而其他比例則表現出小劑量相加，大劑量協同的作用。陳海燕等[43]采用響應面法對丹參葛根的最佳組合比例進行了研究探討，結果顯示丹參葛根的最佳組合比例為6∶4。王睿等[44]采用實驗設計（ED）-非線性建模（NM）-多目標優化（MO）的三聯法，簡稱ED-NM-MO三聯法，對經基線等比增減設計的丹參、三七不同配比的藥效學數據進行非線性擬合和多目標優化，從而實現方劑劑量配比的非線性多目標優化。結果表明，可以根據實驗目的對藥效指標的不同要求設定不同的權重，獲得各自藥物相應的最優比例。這種適合復方特點的優化方法可用于多飲片多組分多成分復方藥物的劑量配比優化。
此外，鑒于星點設計-響應面優化法有著操作簡單、試驗精度高、實驗次數少等優點，其在工藝優化提取[45-48]以及制劑、食品、生化等[49-56]方面都有著廣泛的應用，在藥學領域有著較好的推廣應用價值。
1.3 數據處理方法
數據處理是對數據的采集、存儲、檢索、加工、變換和傳輸。常用的數據處理方法有數據挖掘[57]、回歸分析[58]等。數據處理方法可以從大量的、雜亂無章的數據中抽取并推導出特定的有意義的數據。基于此功能，許多學者都將數據處理方法應用于方藥劑量配伍優化試驗研究中。蔡文選等[59]應用化學計量學分辨方法-交互移動窗口因子分析法，對桂枝-茯苓配伍后揮發油成分中的共有成分、差異成分及各成分溶出率進行比較分析。結果顯示少數組分配伍后溶出率顯著增加，但大部分溶出率明顯下降，甚至個別組分消失。這表明藥對配伍后會改變其劑量。李偉霞等[60]基于人工神經網絡法對當歸-川芎藥對中主要效應物質含量與其整合效應值進行擬合和分析，結果表明當歸-川芎藥對1.5∶1水提物的整體補血效應最好，1∶1醇提物的總活血化瘀效應最好，1.5∶1醇提物的總調經止血效應最好。蔣海強等[61]以鉤藤總堿和萊菔子總堿有效組分的降血壓效應為研究對象，采用偏最小二乘回歸分析方法，探討鉤藤總堿和萊菔子總堿的最佳配比，結果顯示鉤藤總堿25 μg?g-1和萊菔子總堿30 μg?g-1時得到最佳配比。表明采用正交設計結合偏最小二乘回歸分析的方法，能夠消除各因素的交互作用，可用于中藥的組分配伍及優化設計。施旭光等[62]采用非線性回歸法分析不同劑量配伍所導致的烏頭湯化學成分變化的內涵。顯示不同劑量配伍的烏頭湯各藥味間主要存在非線性的關系，各因素間存在交互效應，不同的優化目標有不同的最優化配伍組合。商洪才等[63]應用多目標模糊優化法對丹參、三七不同劑量配比組合治療實驗性急性心肌缺血犬的數據進行處理，結果觀察到丹參、三七在最優配比10∶1和10∶3時可明顯改善模型犬的病變，同時，丹參、三七適宜的配比效果在整體調節功能上優于2種藥的單獨應用（10∶0，0∶10）。
雖然目前應用數學方法對方藥劑量配伍優化的研究越來越多，但是試驗研究方法中還沒有能夠充分利用數理統計方法的優勢對中藥復方藥味組成與藥量配比優化給予中肯的評價，同時數理統計方法本身存在的不足也未能很好的揭示方劑配伍內涵。因此，無論從試驗方法上或是對數學方法本身都有待進一步完善。
2 中藥配伍作用規律研究
中藥方劑并不是幾種或幾十種藥物的簡單堆砌，而是依據藥物各有所長的功用，在辨證、立法的基礎上選藥配伍而成并發揮整體增效減毒調節作用，使各具特性的群藥組合成一個新的有機整體。方劑經過配伍必然使得復方成分變得更加復雜。為了更全面、深入地研究與數學特征相適應的中藥復方配伍藥理作用和化學變化之間的相關規律，許多學者在研究復方配伍作用規律的實驗中引入了數理統計方法。
2.1 藥理作用變化規律研究
藥理實驗是檢驗藥物配伍藥效的途徑之一，其中中藥藥理包括整體、器官、細胞和分子4個水平。應用藥理學的方法結合數學模型去探討中藥配伍的變化規律已有較多文獻報道。余林中等[64]通過運用正交設計法對葛根芩連湯各配伍與解熱藥效之間的關系進行研究以探討其配伍規律。結果顯示對于解熱指標最佳的配伍是葛根黃芩。任均國等[65]構建以中藥為節點，中藥配伍關系為邊的網絡理論，將網絡效能與不同配伍方劑的藥效進行直線相關分析，采用急性心肌缺血再灌注損傷大鼠模型研究加味生脈散中兩兩藥物配伍規律，結果優化出藥效最強、藥味數最佳的方劑為4味方最高的是人參+麥冬+丹參+延胡索，三味方最高的是人參+丹參+延胡索。馬秉亮等[66]應用正交設計法對瀉心湯不同配伍抗炎作用進行研究，結果顯示在抗炎方面，大黃是方中的第一要藥，黃芩次之，且兩者有協同作用，而黃連沒有明顯作用和影響。萬海同等[67]通過由麻黃、桂枝、杏仁和甘草組成的麻黃湯對16種誘導的SD大鼠，出汗，緩解痙攣的豚鼠氣管平滑肌，減輕疼痛與ICR小鼠動物模型組和正常對照組進行比較。基于結構方程模型，對中草藥的路徑圖的繪制，用阿摩司（Amos）軟件和4個中藥和治療效果的關系進行了測定，分析了結構方程模型的相關關系。根據測量的標準通徑系數結果確定了麻黃湯中的君藥為麻黃，臣藥為桂枝，佐藥為杏仁，使藥為甘草。說明結構方程模型可從一個全新的角度用于定量分析中藥復方方劑組成原理。
以中醫藥傳統理論為基點，將數理統計方法理論與技術結合藥理學實驗對方劑配伍規律進行研究，通過對實驗結果進行統計分析與綜合評價，探討復方中藥味配伍與藥理效應變化的相關性規律，有助于對方劑配伍規律進入更深層次的研究。
2.2 化學成分變化規律研究
中藥數學模型的研究對象除了中藥藥理，還包括中藥化學。方劑中各藥味具有多部位、多組分、多成分的特征，是一種特殊的化學混合體，中藥的配伍使化學成分變得更加復雜。如何全面揭示復方中藥化學在全方、有效部位、有效組分和有效成分4個層次上的配伍規律是目前需要解決的問題，許多學者利用數學方法對此難題進行了較多的研究。李姝臻等[68]采用均勻設計法對黃芪桂枝五物湯中黃芪、桂枝、大棗、生姜與白芍不同劑量配比中白芍總苷含量變化進行比較，結果表明復方配伍使白芍中白芍總苷的含量下降24.5%，生姜對其影響最大，占10.2% 。徐培平等[69]采用均勻設計-偏最小二乘回歸建模的方法，以小承氣湯和厚樸大黃湯配伍組分為研究實例，分析了復方藥物配伍規律和組方中各組分的相對關系。結果表明小承氣湯和厚樸大黃湯雖然都由大黃、厚樸、枳實三味藥組成，但兩方的藥味配伍比例不同，小承氣湯中大黃和厚樸效應最大，而厚樸大黃湯以厚樸為君，大黃、枳實為臣使。陶靜等[70]應用數據挖掘算法的頻繁模式增長（FP-Growth）方法分析四物湯類方和藥對、藥組內部的組成關系，探討四物湯的配伍規律。結果顯示獲得大于0.15置信度的四物湯配伍常用藥有甘草、人參、肉桂和茯苓。王偉光等[71]采用正交設計法結合高效液相色譜對麻杏甘石湯不同配伍煎液主要化學成分含量進行分析研究，并探討配伍對各化學成分含量的影響。結果顯示麻黃堿、偽麻黃堿及苦杏仁苷的含量于全方去甘草組中含量顯著降低，甘草次酸的含量于全方去杏仁組中也顯著下降，其余各組含量變化不顯著。周文俊等[72]應用偏最小二乘法對麻丸仁的2種劑型進行化學成分變化比較研究，結果發現2種劑型之間有差別的化學成分，最重要的主要來自枳實。還有部分學者利用主成分分析法和正交偏最小二乘判別法分析中藥藥對和方劑合煎液與分煎液中化學成分的差別，結果發現配伍合煎后化學成分的變化較大，應該是導致中藥減毒增效原因[73-75]。
中藥復方雖然療效確切但組分成分相當復雜，借助于數學方法對方藥配伍規律中化學成分的變化進行試驗研究不僅為復雜的配伍系統研究提供了有力的方法支持，同時也對方藥配伍規律內涵的揭示有著重要的現實意義。
3 中藥配伍禁忌研究
中藥理論中的“十八反十九畏”是目前中醫藥界共同認可的配伍禁忌之一。雖然歷代醫藥學家多遵信十八反十九畏作為配伍禁忌，但亦有醫藥學家認為相反藥同用，能相反相成，倘若運用得當，可產生較強的功效。近年來許多學者對十八反藥對配伍進行了較多實驗研究，尤其是結合了現代數理統計方法，觀察逐漸深入，對十八反配伍規律的認識也趨于客觀、準確。盧丹丹等[76]用定量藥理學方法評價甘遂與甘草不同比例組合對腸運動的影響，采用均勻設計法以小鼠腸推進率和腸質量為指標，觀察合并液和合煎液對腸功能的影響。結果表明：合并液可促進腸推進率，存在協同作用，兩藥合用大大增加腸推進功能。該研究為甘遂-甘草反藥組合的毒效表征奠定了一定的研究基礎。由此可看出，應用數理統計方法在一定程度上可以闡釋中藥十八反藥物毒效與配比及劑量的關系。劉春芳等[77]分別以制川烏與生半夏的藥理作用為觀察指標，采用均勻設計法對制川烏與生半夏的配伍藥效進行研究。結果表明制川烏與生半夏配伍比例為10∶1時，拮抗作用接近最大，能降低制川烏的鎮痛、抗炎作用。制川烏與生半夏為1∶1時合煎液對氣管酚紅分泌量的增加作用最明顯，能增強生半夏的祛痰作用，且其作用強度隨配比和劑量的不同而改變。王艷麗等[78]采用均勻設計法結合動物急性毒性實驗，探討藜蘆與細辛配伍的毒性規律。結果發現配伍后毒性并未隨藜蘆用量的增加呈嚴格的上升趨勢，毒性由藜蘆和細辛共同作用，且藜蘆對毒性的貢獻權重更大。當藜蘆用量是細辛用量3～6倍時，毒性明顯。當藜蘆給藥劑量低于臨床安全最高限時，藜蘆與細辛合用可視為安全的。當藜蘆與細辛合煎，藜蘆用量為5 g?kg-1時所產生的毒性大致與藜蘆單煎所產生的毒性一致。表明藜蘆和細辛配伍后毒性大小取決于兩者的比例和各自用量大小。朱冠秀等[79]采用均勻設計法對南沙參、北沙參與藜蘆不同比例配伍是否都產生相反毒性作用進行了研究，并考察了煎煮因素與毒性是否相關。結果顯示南沙參、北沙參與藜蘆配伍共同煎煮會使毒性增強，存在配伍相反的可能性。且在藜蘆給藥劑量相同的情況下，南、北沙參合并液毒性明顯低于合煎組，提示共同煎煮過程是影響配伍毒性的重要因素。這為南、北沙參反藜蘆之說提供了一定的實驗依據。
此外，還有許多學者[80-85]在這方面進行了相關的研究，對中藥十八反配伍藥效的變化及配伍禁忌的組成特點進行了探討，為相關的研究打下了一定的理論基礎。但同樣作為配伍禁忌的十九畏，雖然現代對其進行了較多較深入的研究，取得了不少成果，但應用數學方法對十九畏配伍特點進行研究的報道幾乎沒有。總的來說，目前應用數理統計方法對中藥十八反十九畏的配伍特點進行的研究還處于初期階段，揭示十八反十九畏藥對配伍規律的內涵還有待進一步的深入研究。
4 基于臨床處方配伍規律的研究
中藥方劑配伍研究的內容還包括基于臨床處方配伍規律的挖掘。通過將數學方法應用于臨床處方分析中，挖掘處方用藥的配伍規律，從而更好的指導臨床用藥。宋觀禮等[86]應用頻數分析、復雜網絡分析、點式互分析等方法對中醫診斷冠心病發病規律、癥狀規律、辨析規律、治法用藥規律進行數據挖掘分析。其中對于冠心病治法用藥規律的研究結果顯示，臨床治療冠心病的核心處方用藥為黃芪、黨參、丹參、當歸、川芎、茯苓、赤芍、瓜蔞、法半夏、麥冬、桃仁、紅花、陳皮、甘草。其中，桃仁-紅花的互信息積分最大（67.996 99），遠遠高于其他2個藥物間的互信息積分，是目前治療冠心病最常用的藥對。妮等[87]應用復雜網絡分析對李發枝教授治療艾滋病帶狀皰疹及其后遺神經痛的用藥規律進行研究，結果顯示治療艾滋病帶狀皰疹及其后遺神經痛的核心藥物為黃芩、甘草、紅花、車前子、全瓜蔞、當歸、龍膽草。核心處方為龍膽瀉肝湯加減和瓜蔞紅花甘草湯加減。杜斌等[88]基于數據挖掘方法對潰瘍性結腸炎方劑用藥及配伍規律進行分析研究，結果顯示方中白術、茯苓藥對應用的頻率最高，頻數112次。而甘草、白術、黃連、茯苓、白芍、木香、黨參、當歸、黃芪、陳皮是出現頻率最高的10味藥。這些研究工作不但對深入探討臨床用藥配伍規律及指導臨床用藥有重要的實用意義，且對于解放依賴傳統中醫主觀性較強的辨證論治和經驗水平的思維模式有著重要的指導意義。
5 小結與展望
中藥方劑多組分、多成分、多藥效的特點使得中藥復方配伍成為一個復雜的組方系統。從方藥配伍的劑量優化、中藥復方配伍的藥理效應、化學成分變化以及中藥配伍禁忌這幾方面進行實驗研究與探討，有助于對中藥復方進行更好的優化篩選和對組方藥物整體療效進行綜合評價，而且也在一定程度上體現了傳統中醫藥整體觀與系統論的思維模式。近年來，隨著各學科間的相互滲透相互影響，以及中醫藥走向現代化國際化的進程中，要求用精確的方式及準確的語言表達和描述中醫藥學，尤其對于如何全面、客觀、準確地揭示中藥復方的配伍規律顯得更為重要。如何找到更好的實驗設計方法和更好的數學擬合模型，如何更好的挖掘和發現復方中蘊含的豐富的配伍規律內涵，是值得深入探討研究的課題。
數理統計方法和計算機信息技術在醫藥領域中的應用，是現代科學技術迅速發展以及中藥事業自身發展的需要。數理統計方法通過對數據資料的搜集、整理、分析和推斷，探討設計試驗研究從而掌握事物內在客觀規律，具有數學化、定量化且準確簡捷的特點。將數理統計方法應用于中藥方劑配伍規律研究中，不僅可以將中藥方劑配伍定性與定量結合起來，用數學語言定性定量分析中藥復方配伍的相互作用規律，而且能夠做到客觀準確，更有利于藥物之間的優化篩選和進行藥效的評價。然而，數理統計方法在中藥方劑配伍規律的應用研究仍處于初始階段，一方面，中藥復方配伍在宏觀上涉及藥味的組合、劑量大小的變化以及藥物間的相互作用，微觀上牽涉到各化學成分的相互作用可能發生物理化學反應從而導致組分的改變，使得方劑配伍在多個環節上變得更復雜，這給全面準確地揭示方劑配伍規律的工作帶來了更高的難度。另一方面，相對而言，雖然數理統計方法能更好的輔助研究中藥方劑配伍規律，但目前的數學方法都在一定程度上存在著不足之處：首先，無論是方法上還是設計上都未能更好更完善的彰顯出數理統計方法的優勢從而導致無法更全面準確的揭示方劑配伍規律的內涵。比如析因設計法在因素增加的情況下，不但計算復雜而且難以解釋眾多的交互作用；正交設計法在多水平多因素的情況下試驗次數較多，工作量亦大；均勻設計法須回歸出與實際相符的定量方程式進行數據處理；響應面設計法得到的回歸方程要求自變量必須是連續的而且需要被試驗者自由控制；數據挖掘法要求試驗者能深刻理解其所應用的領域，以便正確選擇合適的模式進行試驗；模糊數學方法的設計更多的是依靠試驗者或專業人員的經驗和知識，當缺乏這樣的經驗與知識時，很難獲得滿意的實驗結果；偏最小二乘回歸方法的解釋矩陣中含有大量與響應向量無關的信息，可影響整個回歸的效果；等等；其次，只是簡單地套用數理方法和數學模型，還沒有能夠充分吸收和利用數理統計方法的理論成果和科技發展技術對中藥復方的劑量配伍優化給予全面、客觀、準確評價的試驗研究方法，沒有針對具體情況作改進，以適用于不同中藥復方配伍規律的研究。此外，將數理統計方法應用于臨床的研究較少[89-90]，為了深入地闡明臨床用藥機制以及更好的為臨床醫師根據病理診斷提供用藥參考，在數學方法的基礎上結合臨床特點進行深層次的研究還需要做出更大的努力。因此，在未來的方劑配伍研究發展中，如何以中醫藥理論為指導，同時引入數學模型，在現有的基礎上突破傳統思維進行技術改進和方法創新，是當前建立客觀科學技術研究中藥方劑配伍規律的關鍵。
[參考文獻]
[1] 張振巍，張娜娜，李月梅，等. 黃芩、黃連配伍前后的主要化學成分含量變化[J]. 中國實驗方劑學雜志，2012，18（24）：58.
[2] 許妍妍，程麗麗，李遇伯，等. RRLC-QTOF/MS研究不同比例制川烏與瓜蔞配伍前后化學成分變化[J]. 中草藥，2013，44（17）：2372.
[3] 陳婷，宿樹蘭，錢葉飛，等. 乳香-沒藥配伍前后湯液理化參數變化與化學成分的關聯分析[J]. 中成藥，2012，34（8）：1529.
[4] 陳婷，宿樹蘭，段金廒，等. 乳香-沒藥配伍前后化學成分溶出變化及其對LPS-誘導的巨噬細胞產生NO的影響[J]. 中國中藥雜志，2013，38（2）：179.
[5] 王茜，鐘贛生，王宏蕾，等. 甘遂半夏湯中甘遂與甘草不同比例配伍對癌性腹水模型大鼠生物效應影響的研究[J]. 中國實驗方劑學雜志，2013，19（4）：177.
[6] 謝臻. 大承氣湯方藥物質基礎及其配伍規律研究[D]. 廣州：廣州中醫藥大學，2009.
[7] 王紅梅，趙懷舟，張玲. 丁香配伍郁金對胃腸運動影響的藥理實驗研究（I）――丁香與不同品種不同比例郁金配伍[J]. 時珍國醫國藥，2003，14（9）：513.
[8] 張建永，晏仁義，王嵐，等. 丹參山楂有效組分配伍抗動脈粥樣硬化的實驗研究[J]. 中國中藥雜志，2013，38（12）：1987.
[9] 向陽，陳楠楠，張德杰，等. 復方黃黛片中藥血清藥理學研究方法的建立[J]. 第四軍醫大學學報，2005，26（17）：1594.
[10] 李靜. 基于均勻設計的三首補腎陽類的配伍優化研究[D]. 廣州：廣東藥學院，2011.
[11] 成龍，王嵐，王彥禮，等. 金鈴子散不同配比方對大鼠肝藥酶CYP450 3A4活性的影響[J]. 中國實驗方劑學雜志，2011，17（22）：117.
[12] 吳艷萍. 葛根芩連湯配伍主要成分藥代動力學研究[D]. 廣州：第一軍醫大學，2006.
[13] 汪玉梅. 腎氣丸有效成分的藥代動力學及組分優化研究[D]. 廣州：廣州中醫藥大學，2012.
[14] 謝臻，王術玲，高峰，等. 大承氣湯配伍變化的藥效物質基礎研究[J]. 中藥新藥與臨床藥理，2011，22（1）：57.
[15] 成龍，王嵐，王彥禮，等. 基于吸收-代謝模型的金鈴子散復方配伍研究[J]. 中國中藥雜志，2012，37（20）：3130.
[16] 趙學軍，李衛民，熊天琴，等. 溫腎咳喘片組分的正交法優選及其主要藥效學實驗研究[J]. 成都中醫藥大學學報，2005，28（1）：56.
[17] 張萬龍，張樹峰，范洪亮，等. 澤瀉湯加味方治療高血壓最佳組方配伍的正交試驗研究[J]. 世界中西醫結合雜志，2013，8（2）：128.
[18] 邊洪榮，趙河山，王宇黃. 芪桂枝五物湯中不同劑量配伍對白芍總苷煎出量的影響[J]. 河北聯合大學學報：醫學版， 2012， 14（6）： 779.
[19] 汪珊珊，范欣生，徐立，等. 基于正交試驗的三拗湯配伍關系研究[J]. 中國實驗方劑學雜志，2012，18（20）：149.
[20] 戴開金，羅佳波，譚曉梅，等. 葛根芩連湯不同配伍對葛根素含量的影響[J]. 中草藥，2003，34（6）：506.
[21] 譚曉梅，戴開金，羅佳波，等. 葛根芩連湯不同配伍對黃芩苷含量的影響[J]. 中草藥，2003，34（7）：598.
[22] 陳金月，王力寧，劉倩，等. 麻杏二陳煮散湯劑質量優化影響因素的正交試驗研究[J]. 中國藥師，2013，16（3）：342.
[23] 戴開金，羅佳波，吳昭暉，等. 配伍對葛根芩連湯中甘草酸含量的影響[J]. 中草藥，2003，34（12）：1084.
[24] 吳昭暉，奚林明，戴開金，等. 配伍對葛根芩連湯中小檗堿含量的影響[J]. 中草藥，2004，35（1）：33.
[25] 姚干，何宗玉，閆光凡，等. 正交設計法配合多藥效指標綜合評價篩選二至丸有效部位群組方的最佳配比[J]. 中成藥，2009，31（9）：1444.
[26] 胡金芳，劉靜，馮，等. 正交設計篩選獨一味和高烏甲素抗炎鎮痛作用的最佳配比[J]. 中藥藥理與臨床，2012，28（5）：53.
[27] 興，李曉剛，段君毅，等. 基于均勻設計的降尿酸方最佳配伍及其抗小鼠高尿酸血癥效應研究[J]. 上海中醫藥大學學報，2013，27（3）：87.
[28] 唐亞軍，孟勝喜，馮琴，等. 基于均勻設計的防治脂肪肝中藥有效組分復方篩選與驗證[J]. 上海中醫藥大學學報，2013，27（4）：53.
[29] 賀燕，溫富春，紀鳳蘭，等. 均勻設計法篩選三七、山楂有效部位組合物劑量配比[J]. 中國實驗方劑學雜志，2012，18（19）：248.
[30] 曾曉會，趙自明，陳玉興，等. 采用均勻設計法研究姜黃素與胡椒堿降脂作用的最佳配比[J]. 吉林醫學，2009，30（9）：772.
[31] 高鵬，安寧飛，趙明宏，等. 均勻設計在丹心痛最佳配比篩選中的應用[J]. 中草藥，2003，34（2）：123.
[32] 陳明珠，陳崇宏，盧惠萍. 均勻設計法在篩選丹參與黃芪最佳配比中的應用[J]. 海峽藥學，2010，22（11）：28.
[33] 胡占嵩，喬衛，金桂紅，等. 均勻設計法優選酸棗仁合歡方抗抑郁作用的最佳配伍[J]. 中藥材，2010，33（4）：603.
[34] 李雪梅，甘雨，尤獻民，等. 均勻設計法優化月安煎處方最佳配伍研究[J]. 西北藥學雜志，2012，27（3）：197.
[35] 楊東亮，馬桂芝，滕亮，等. 均勻設計法優化杜麻方最佳配伍研究[J]. 西北藥學雜志，2013，28（1）：46.
[36] 傅琪琳，胡義揚，馮琴，等. 基于均勻設計的健脾活血方改善酒精性腸滲漏的主效應中藥分析[J]. 中西醫結合學報，2011，9（11）：1234.
[37] 王秀鳳，鄧樹泳，張磊，等. 基于粗糙集理論及均勻設計拆方的右歸飲配伍規律研究[J]. 時珍國醫國藥，2013，24（5）：1263.
[38] Bezerra M A， Santelli R E， Oliveiraa E P， et al. Response surface methodology（RSM）as a tool for optimization in analytical chemistry[J]. Talanta， 2008， 76： 965.
[39] 謝臻，曹騁，曾元兒，等. 基于Doehlert設計法的大承氣湯配伍研究[J]. 中國中藥雜志，2009，34（9）：1090.
[40] 黃美艷，唐于平，尚爾鑫，等. 當歸-川芎藥對不同制法與配比抗氧化活性相互作用研究[J]. 中國中藥雜志，2013，38（2）：234.
[41] 邱玲玲，陳龍虎，鄢丹，等. 基于響應曲面設計的抑制流感病毒神經氨酸酶活性的組分中藥篩選――以雙黃連注射液為例[J]. 藥學學報，2012，47（4）：466.
[42] 黃美艷，尚爾鑫，唐于平，等. 基于藥物相互作用對當歸-川芎配伍養血補血效應研究[J]. 中國中西醫結合雜志，2013，33（4）：516.
[43] Chan H Y. Development of the quantified relationship between chemical compositions and antioxidant activity of Radix et Rhizoma Salviae Miltiorrhizae， Radix Puerariae Lobatae and the herbal formula of Danshengegen Tang（DGT）using liquid chromatography and chemometric techniques[D]. Hong Kong： Hong Kong Polytechnic University，2010.
[44] 王睿，商洪才，王永炎，等. ED-NM-MO三聯法對丹參三七配比的多目標優化研究[J]. 天津中醫藥，2006，23（3）：242.
[45] 謝臻，曹騁，曾元兒，等. 星點設計響應面法優化大承氣湯中和厚樸酚與厚樸酚的提取工藝[J]. 中成藥，2011，33（5）：889.
[46] 謝臻，陳勇，曾海生，等. 星點設計響應面法優選地桃花中總黃酮的提取工藝[J]. 中國實驗方劑學雜志，2011，17（12）：27.
[47] 施俊輝，楊軍宣，趙成城，等. 星點設計效應面法優化梔子的提取工藝[J]. 時珍國醫國藥，2011，22（3）：667.
[48] 蔡恩博，張崇禧，朱啟光，等. 星點設計效應面法優選暴馬丁香樹皮中紫丁香苷的提取工藝[J]. 藥物分析雜志，2011，31（9）：1808.
[49] 楊勇，奉建芳，張慧，等. 星點設計效應面法優化蟾酥固體脂質納米粒制備工藝[J]. 中國中藥雜志，2006，31（8）：650.
[50] 湯秀珍，王承瀟，張皓，等. 星點設計效應面法優化關節止痛膏貼劑處方[J]. 中草藥，2012，43（1）：86.
[51] 周絢，傅超美，黃逸維，等. 星點設計效應面法優化三七總皂苷生物黏附型緩釋片處方[J]. 華西藥學雜志，2010，25（4）：406.
[52] 白艷杰，孫國祥，王平. 星點設計效應面法優化小檗堿環糊精包合物制備工藝[J]. 中國實驗方劑學雜志，2012，18（4）：63.
[53] Moreira N， Meireles S， Brando T， et al. Optimization of the HS-SPME-GC-IT/MS method using a central composite design for volatile carbonyl compounds determination in beers[J]. Talanta， 2013，117：523.
[54] Hasana S H， Srivastavaa P， Talat M. Biosorption of Pb（II）from water using biomass of Aeromonas hydrophila：central composite design for optimization of process variables[J]. J Hazard Mater，2009，168：1155.
[55] Firlbeck D， Faulstich M， Urmann C， et al. Central composite design for optimal technology of concentrating vanillic acid using foam fractionation[J]. Sep Purif Technol， 2013，119：28.
[56] 趙應征，魯翠濤，梅興國. 星點設計結合效應面法優化紅豆杉細胞同步化條件[J]. 中國生化藥物雜志，2004，25（5）：291.
[57] 尚爾鑫，李文林，葉亮，等. 藥對研究（Ⅱ）――藥對的數據挖掘[J]. 中國中藥雜志，2013，38（24）：4191.
[58] 田茸，陳麗，楊延婷，等. 近20年心病中藥用藥規律研究及Logistic回歸分析[J]. 中國中藥雜志，2012，37（4）：541.
[59] 蔡文選，王賢親，于曉敏，等. 交互移動窗口因子方法在桂枝-茯苓配伍前后揮發油組分及溶出率變化研究中的應用[J]. 中國中藥雜志，2008，33（18）：2056.
[60] 李偉霞，唐于平，尚爾鑫，等. 基于人工神經網絡的當歸-川芎藥對整體功效與化學物質關聯性分析[J]. 中國中藥雜志，2012，37（19）：2935.
[61] 蔣海強，聶磊，周洪雷，等. 基于偏最小二乘回歸分析的鉤藤總堿和萊菔子總堿組分配伍優化研究[J]. 中草藥，2013，44（18）：2531.
[62] 施旭光，王沛堅. 非線性回歸分析不同劑量配伍對烏頭湯中主要化學成分的影響[J]. 中藥新藥與臨床藥理，2009，20（1）：55.
[63] 商洪才，李梢，高秀梅，等. 丹參、三七不同配比的多目標模糊優化研究[J]. 北京中醫藥大學學報，2003，26（4）：28.
[64] 余林中，伍杰勇，羅佳波，等. 葛根芩連湯配伍與解熱藥效關系研究[J]. 中國中藥雜志，2004，29（7）：663.
[65] 任鈞國，馬曉斌，林成仁，等. 基于網絡方法的中藥方劑藥理作用配伍規律分析[J]. 中國中藥雜志，2010，35（18）：2469.
[66] 馬秉亮，馬越鳴，嚴東明，等. 瀉心湯不同配伍抗炎作用比較研究[J]. 中草藥，2007，38（11）：1690.
[67] He Y， Gai Y Q， Wu X B， et al. Quantitatively analyze composition principle of Ma Huang tang by structural equation modeling[J]. J Ethnopharmacol， 2012，143（3）：851.
[68] 李姝臻，邊洪榮，劉曉龍，等. 均勻設計黃芪桂枝五物湯中不同劑量配伍白芍總苷含量變化比較的研究[J]. 貴陽中醫學院學報，2013，35（4）：297.
[69] 徐培平，張奉學，符林春，等. 基于均勻設計-偏最小二乘回歸建模的中藥復方配伍規律研究方法[J]. 中草藥，2011，42（4）：819.
[70] 陶靜，范欣生，張歡，等. 基于FP-Growth算法的四物湯類方配伍規律及應用研究[J]. 世界科學技術――中醫藥現代化，2010，12（6）：909.
[71] 王偉光，施旭光，翟理祥，等. 不同配伍對麻杏甘石湯主要化學成分含量的影響[J]. 中藥材，2007，30（5）：602.
[72] Zhou W J， Song J Z， Fu W W， et al. Chemical comparison of two dosage forms of Hemp seed pills by UHPLC-Q-ToF-MS/MS and multivariate statistical techniques[J]. J Pharmaceut Biomed，2013，84：59.
[73] 馬增春，周思思，梁乾德，等. 基于UPLC-TOF/MS分析人參附子配伍減毒的物質基礎[J]. 藥學學報， 2011， 46（12）：1488.
[74] Li S L ， Song J Z ， Qiao C F， et al. UPLC-PDA-TOF MS based chemical profiling approach to rapidly evaluate chemical consistency between traditional and dispensing granule decoctions of traditional medicine combinatorial formulae[J]. J Pharm Biomed Anal， 2010，52：468.
[75] Wan J B， Bai X， Cai X J， et al. Chemical differentiation of Da-Cheng-Qi-Tang， a Chinese medicine formula， prepared by traditional and modern decoction methods using UPLC/Q-TOFMS-based metabolomics approach[J]. J Pharm Biomed Anal， 2013，83： 34.
[76] 盧丹丹，卞勇，李，等. 基于均勻設計法評價甘遂與甘草反藥組合對小鼠腸功能的影響[J]. 南京中醫藥大學學報，2012，28（2）：143.
[77] 劉春芳，譚淑芳，華，等. 基于均勻設計法的制川烏與生半夏配伍藥效研究[J]. 中國中藥雜志，2013，38（13）：2169.
[78] 王艷麗，王宇光，梁乾德，等. 基于均勻設計的藜蘆與細辛配伍毒性研究[J]. 中國中藥雜志，2012，37（14）：2139.
[79] 朱冠秀，王宇光，李飛，等. 采用均勻設計研究南沙參、北沙參配伍藜蘆相反的毒性作用規律[J]. 中國中西醫結合雜志，2013，33（5）：686.
[80] 張玉華，華浩明，范欣生，等. 基于關聯規則方法探討胸痹心痛方中十八反藥對的應用規律[J]. 中國中藥雜志，2011，36（24）：3544.
[81] 李怡文，鐘贛生，柳海艷，等. 基于均勻設計的海藻玉壺湯中海藻與甘草不同比例配伍對甲狀腺腫大大鼠模型肝臟功能及病理形態的影響[J]. 中華中醫藥雜志，2013，28（5）：1295.
[82] 尚爾鑫，范欣生，段金廒，等. 基于關聯規則的中藥配伍禁忌配伍特點的分析[J]. 南京中醫藥大學學報，2010，26（6）：421.
[83] 孟莉，向紹杰，喬敏，等. 均勻設計法考察藜蘆對人參的耐缺氧及抗疲勞作用的影響[J]. 實用中醫內科雜志，2010，24（2）：20.
[84] 李蕓，范欣生，尚爾鑫，等. 基于關聯規則等方法的十八反藜蘆類反藥配伍方劑特點分析[J]. 中國實驗方劑學雜志，2012，18（18）：332.
[85] 楊亮，王宇光，梁乾德，等. 藜蘆與人參配比毒性與生物堿類成分變化的相關性研究[J]. 中草藥，2012，43（8）：1574.
[86] 宋觀禮，劉保延，王映輝，等. 基于中醫臨床科研信息一體化技術平臺的冠心病診治規律研究[J]. 中華中醫藥雜志，2013，28（5）：1247.
[87] 妮，李真，徐立然，等. 李發枝治療艾滋病帶狀皰疹及其后遺神經痛的配伍精要[J]. 中國中藥雜志，2013，38（15）：2497.
[88] 杜斌，沈洪，王軍，等. 基于數據挖掘方法對潰瘍性結腸炎方劑用藥及配伍規律分析[J]. 時珍國醫國藥，2013，24（10）：2554.
[89] 方朝暉，羅云，陸瑞敏，等. 基于數據挖掘的中醫藥治療糖尿病用藥規律探析[J]. 中醫藥臨床雜志，2013，25（8）：670.
[90] 楊小波，張鋼，梁兆暉，等. 基于粗糙集理論的潰瘍性結腸炎中醫主癥分析[J]. 遼寧中醫雜志，2008，35（5）：687.
[基金項目] 國家自然科學基金項目（81360524）；教育部科學技術研究重點項目（211140）；廣西自然科學基金項目（2012GXNSFBA053093）；廣西高等學校重點科研項目（201102ZD022）
