人工神经网络理论基础
前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇人工神经网络理论基础范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。
人工神经网络理论基础范文第1篇
关键词：神经网络；VC维；数据挖掘
中图分类号：TP183文献标识码：A文章编号：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
本世纪初，科学家们就一直探究大脑构筑函数和思维运行机理。特别是近二十年来。对大脑有关的感觉器官的仿生做了不少工作，人脑含有数亿个神经元，并以特殊的复杂形式组成在一起，它能够在计算某些问题（如难以用数学描述或非确定性问题等）时，比目前最快的计算机还要快许多倍。大脑的信号传导速度要比电子元件的信号传导要慢百万倍，然而，大脑的信息处理速度比电子元件的处理速度快许多倍，因此科学家推测大脑的信息处理方式和思维方式是非常复杂的，是一个复杂并行信息处理系统。1943年McCulloch和Pitts结合了神经生理学和数理逻辑的研究描述了一个神经网络的逻辑演算。他们的神经元模型假定遵循一种所谓“有或无”(all-or-none)规则。如果如此简单的神经元数目足够多和适当设置突触连接并且同步操作，McCulloch和Pitts证明这样构成的网络原则上可以计算任何可计算的函数，这标志着神经网络学科的诞生。
2 发展历史及现状
2.1 人工神经网络理论的形成
早在40年代初，神经解剖学、神经生理学、心理学以及人脑神经元的电生理的研究等都富有成果。其中，神经生物学家McCulloch提倡数字化具有特别意义。他与青年数学家Pitts合作[1]，从人脑信息处理观点出发，采用数理模型的方法研究了脑细胞的动作和结构及其生物神经元的一些基本生理特性，他们提出了第一个神经计算模型，即神经元的阈值元件模型，简称MP模型，他们主要贡献在于结点的并行计算能力很强，为计算神经行为的某此方面提供了可能性，从而开创了神经网络的研究。50年代初，神经网络理论具备了初步模拟实验的条件。Rochester，Holland与IBM公司的研究人员合作，他们通过网络吸取经验来调节强度，以这种方式模拟Hebb的学习规则，在IBM701计算机上运行，取得了成功，几乎有大脑的处理风格。但最大规模的模拟神经网络也只有1000个神经元，而每个神经元又只有16个结合点。再往下做试验，便受到计算机的限制。人工智能的另一个主要创始人Minsky于1954年对神经系统如何能够学习进行了研究，并把这种想法写入他的博士论文中，后来他对Rosenblatt建立的感知器(Perceptron)的学习模型作了深入分析。
2.2 第一阶段的研究与发展
1958年计算机科学家Rosenblatt基于MP模型，增加了学习机制，推广了MP模型。他证明了两层感知器能够将输入分为两类，假如这两种类型是线性并可分，也就是一个超平面能将输入空间分割，其感知器收敛定理：输入和输出层之间的权重的调节正比于计算输出值与期望输出之差。他提出的感知器模型，首次把神经网络理论付诸工程实现。1960年Widrow和Hoff提出了自适应线性元件ADACINE网络模型，是一种连续取值的线性网络，主要用于自适应系统。他们研究了一定条件下输入为线性可分问题，期望响应与计算响应的误差可能搜索到全局最小值，网络经过训练抵消通信中的回波和噪声，它还可应用在天气预报方面。这是第一个对实际问题起作用的神经网络。可以说，他们对分段线性网络的训练有一定作用，是自适应控制的理论基础。Widrow等人在70年代，以此为基础扩充了ADALINE的学习能力，80年代他们得到了一种多层学习算法。
Holland于1960年在基因遗传算法及选择问题的数学方法分析和基本理论的研究中，建立了遗传算法理论。遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的高度并行、随机、自适应搜索算法，从而开拓了神经网络理论的一个新的研究方向。1976年Grossberg提出自适应共振理论(ART)，这是感知器较完善的模型，即superrised学习方式。本质上说，仍是一种unsuperrised学习方式。随后，他与Carpenter一起研究ART网络，它有两种结构ART1和ART2，能够识别或分类任意多个复杂的二元输入图像，其学习过程有自组织和自稳定的特征，一般认为它是一种先进的学习模型。另外还有Werbos提出的BP理论以及提出的反向传播原理；Fukushima 提出了视觉图象识别的Neocognitron模型这些研究成果坚定的神经网络理论的继续研究。
2.3 第二次研究的阶段
Hopfield于1982年至1986年提出了神经网络集体运算功能的理论框架，随后，引起许多学者研究Hopfield 网络的热潮，对它作改进、提高、补充、变形等，至今仍在进行，推动了神经网络的发展。1983年Kirkpatrick等人先认识到模拟退火算法可应用于NP完全组合优化问题的求解。这种思想最早是由Metropolis等人在1953年提出的，即固体热平衡问题，通过模拟高温物体退火过程的方法，来找全局最优或近似全局最优，并给出了算法的接受准则。这是一种很有效的近似算法。1984年Hinton等人提出了Boltzmann机模型，借用统计物理学中的概念和方法，引入了模拟退火方法，可用于设计分类和学习算法方面，并首次表明多层网络是可训练的。Sejnowski于1986年对它进行了改进，提出了高阶Boltzmann机和快速退火等。
1986年Rumelhart和McClelland 合著的Parallel Distributed Processing: Exploratio n in the Microstructures of Cognition两卷书出版，对神经网络的进展起了极大的推动作用。它展示了PDP研究集团的最高水平，包括了物理学、数学、分子生物学、神经科学、心理学和计算机科学等许多相关学科的著名学者从不同研究方向或领域取得的成果。他们建立了并行分布处理理论，主要致力于认知的微观研究。尤其是，Rumelhart提出了多层网络Back-Propagation法或称Error Propagation法，这就是后来著名的BP算法。
2.4 新发展阶段
90年代以来，人们较多地关注非线性系统的控制问题，通过神经网络方法来解决这类问题已取得了突出的成果，它是一个重要的研究领域。1990年Narendra和Parthasarathy提出了一种推广的动态神经网络系统及其连接权的学习算法，它可表示非线性特性，增强了鲁棒性。他们给出了一种新的辨识与控制方案，以multilayer网络与recarrent网络统一的模型描述非线性动态系统，并提出了动态BP 参数在线调节方法。尤其是进化计算的概念在1992年形成，促进了这一理论的发展。1993年诞生了国际性杂志Evolutionary Computation。近几年它成为一个热点研究领域。1993年Yip和Pao提出了一种带区域指引的进化模拟退火算法，他们将进化策略引入区域指引，它经过选优过程，最终达到求解问题的目的。
从上述各个阶段发展轨迹来看，神经网络理论有更强的数学性质和生物学特征，尤其是神经科学、心理学和认识科学等方面提出一些重大问题，是向神经网络理论研究的新挑战，因而也是它发展的最大机会。90年代神经网络理论日益变得更加外向，注视着自身与科学技术之间的相互作用，不断产生具有重要意义的概念和方法，并形成良好的工具。
3 神经网络的发展趋势
3.1 神经网络VC维计算
神经计算技术已经在很多领域得到了成功的应用，但由于缺少一个统一的理论框架，经验性成分相当高。最近十年里，很多研究者都力图在一个统一的框架下来考虑学习与泛化的问题 。PAC(Probably Approximately Correct)学习模型就是这样一个框架。作为PAC学习的核心以及学习系统学习能力的度量，VC维(Vapnik-Chervonenkis dimension)在确定神经网络的容量(capacity)、泛化能力(generalization)、训练集规模等的关系上有重要作用。如果可以计算出神经网络的VC维，则我们可以估计出要训练该网络所需的训练集规模；反之，在给定一个训练集以及最大近似误差时，可以确定所需要的网络结构。
Anthony将VC维定义为：设F为一个从n维向量集X到{0, 1}的函数族，则F的VC维为X的子集E的最大元素数，其中E满足：对于任意S?哿E，总存在函数fs ∈F，使得当x ∈ S时fs(x) =1，x?埸S但x∈E时fs(x) =0。
VC维可作为函数族F复杂度的度量，它是一个自然数，其值有可能为无穷大，它表示无论以何种组合方式出现均可被函数族F正确划分为两类的向量个数的最大值。对于实函数族，可定义相应的指示函数族，该指示函数族的VC维即为原实函数族的VC维。
3.2 基于神经网络的数据挖掘
1996年，Fayyad、Piatetsky-Shapiro和Smyth对KDD(Knowledge Discovery from Databases)和数据挖掘的关系进行了阐述。但是，随着该领域研究的发展，研究者们目前趋向于认为KDD和数据挖掘具有相同的含义，即认为数据挖掘就是从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识。
数据挖掘的困难主要存在于三个方面：首先，巨量数据集的性质往往非常复杂，非线性、时序性与噪音普遍存在；其次，数据分析的目标具有多样性，而复杂目标无论在表述还是在处理上均与领域知识有关；第三，在复杂目标下，对巨量数据集的分析，目前还没有现成的且满足可计算条件的一般性理论与方法。在早期工作中，研究者们主要是将符号型机器学习方法与数据库技术相结合，但由于真实世界的数据关系相当复杂，非线性程度相当高，而且普遍存在着噪音数据，因此这些方法在很多场合都不适用。如果能将神经计算技术用于数据挖掘，将可望借助神经网络的非线性处理能力和容噪能力，较好地解决这一问题。
4 结束语
经过半个多世纪的研究，神经计算目前已成为一门日趋成熟，应用面日趋广泛的学科。本文对神经计算的研究现状和发展趋势进行了综述，主要介绍了神经网络VC维计算、基于神经网络的数据挖掘领域的相关研究成果。需要指出的是，除了上述内容之外，神经计算中还有很多值得深入研究的重要领域，例如：与符号学习相结合的混合学习方法的研究；脉冲神经网络(Pulsed Neural Networks)的研究;循环神经网络(Recurrent Neural Networks)的研究等；神经网络与遗传算法、人工生命的结合；支持向量机(Support Vector Machine)的研究；神经网络的并行、硬件实现；容错神经网络的研究。
参考文献:
[1] McCulloch W S, Pitts W. A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity, Bulletin of Mathematical Biophysics, 1943.
[2] N.维纳著，郝季仁译，控制论，科学出版，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] 陈世福，陈兆乾. 人工智能与知识工程[M]. 南京: 南京大学出版社，1998.
[6] Simon Haykin.神经网络原理[M].机械工业出版社（第二版），2004.
人工神经网络理论基础范文第2篇
[关键词] 股票收益波动率GARCH模型SV模型神经网络灰色模型支持向量机
一、股票收益波动率预测模型研究现状
如何对股票收益波动率进行准确的描述与预测？这一直以来都是金融学领域探讨的热点问题之一。把握股票收益波动率的特征及趋势，对投资者测度、规避和管理股市风险具有极其重要的理论和实际意义。因此，长期以来许多学者运用各类预测模型对股票收益率波动性进行实证分析和预测，希望能够从中得到有益的启示和可以遵循的规律。目前，从国内外的相关文献来看，尽管对股票收益波动率进行预测的模型有很多种，但依据其建模理论不同，可将模型划分为两个大类：一类是以统计原理为基础的传统型的波动率预测模型，目前较为流行且具有代表性的模型包括ARCH类模型和SV类模型；另一类是以神经网络(ANN)、灰色理论(GM)、支持向量机(SVM)等为基础的创新型预测模型。国外学者运用GARCH和SV模型进行预测，其预测效果好于国内的同类预测。Campbll,Hetschel,Engle,Ng,Pagan,Schwert等证实GARCH能够提供较理想的数据模拟与预测效果。Jun、Yu利用基本SV模型对新西兰股市进行了预测分析,发现基本SV模型具有很好的预测能力。G..B.Durham利用SV-mix 模型对标准普尔500指数做了预测，认为预测效果较好。国内学者如魏巍贤、张永东、钱浩韵、张世英等分别运用GARCH和SV对我国股市进行预测，效果不是十分理想。而利用创新型预测模型（ANN，GM，SVM）对股市进行预测，国内外文献显示预测效果都比较理想。Hill等将神经网络与六种传统的统计预测方法作了对比，他们用了111个时间序列进行预测，结论是：采用短期（月度、季度）数据预测时，神经网络明显优于传统的统计模型；采用长期（年度）数据时，预测结果相差不多。李敏强、吴微、胡静等许多学者实证研究结果表明：人工神经网络应用于我国股票市场的预测是可行和有效的。陈海明、段进东、施久玉、胡程鹏、覃思乾应用灰色GM（1，1）模型对股票价格进行短期预测，效果很好。W.Huang等用支持向量机预测股票市场运动方向。P.Pai等将ARIMA（autoregresssive integrated moving average）模型和SMV模型结合起来，提出一种组合模型来进行股票价格预测,得出该组合模型优于单个ARIMA或SVM的结论。国内的杨一文、杨朝军利用SMV对上海证券综合指数序列趋势做较准确的多步预测。李立辉等将SMV应用到我国上证180指数预测中。周万隆、姚艳、赵金晶等实验结果表明，SVM预测精度很高。
总之，比较国内外学者的研究状况，至少可以得出以下两个结论：一是国外学者采用美国或其他西方国家股市的相关数据带入GARCH类或SV类模型进行数据拟合或预测，其效果普遍要好于国内学者采用国内股市相关数据进行的同类研究;二是我国学者运用创新型预测模型进行股市方面预测的文献多于传统的统计模型，而且从预测效果上看，创新型预测模型的预测精确度要高于传统型统计类预测模型。
二、基于统计原理的预测模型与创新型预测模型的比较分析
1.建模的理论基础不同。传统的基于统计原理的股票收益波动率预测模型是建立在统计分析理论基础之上的。而处理基于概率统计的随机过程，是要求样本量越大越好，原始数据越完整、越明确越好。但事实上，在实际中，即使有了大样本量，也不一定找到规律，即使有了统计规律也不一定是典型的。创新型预测模型则是完全脱离统计理论的基础，以一种创新型的建模思维，来建立预测模型。例如灰色模型是建立在灰色理论基础之上的，依据广义能量变化规律，将历史资料做累加处理，使其呈现出指数变化规律，然后建模。而人工神经网络模型是建立在神经网络理论基础之上的，它通过模仿人脑神经系统的结构及信息处理和检索等功能，建立神经网络模型进行预测。支持向量机则依据的是统计学习的机器学习理论，通过凸优化，使得局部解一定是最优解，克服了神经网络收敛速度慢和局部极小点等缺陷。
2.对数据的要求与处理不同。基于统计原理的预测模型要求样本量大并有很好的分布规律，无论是GARCH类还是SV类模型，只有在样本量足够大，且分布较好的情况下，其预测效果才会比较理想。例如，运用GARCH模型对美国股指进行预测要比对国内股指进行预测效果理想，原因是我国股市发展的时间相对较短，期间由于宏观调控和股改等原因，造成股指大起大落，导致数据分布规律性不强，因此我国运用这类模型存在一定局限。而创新型预测模型对样本量的要求和分布程度的要求均较低。例如灰色模型，只要拥有7、8个数据就可对下一个数据进行预测。在处理技术上，灰色模型要对原始数据进行累加处理，使表面杂乱无章的数据呈现出明显的指数规律，建模计算之后，再进行累减还原。神经网络模型则采用数据驱动，黑箱建模，无需先验信息，能够在信息资源不完整、不准确等复杂的数据环境下，通过自身结构的调整，提取数据特征，并对未来进行有效预测。
3.模型结构的稳定性与适应性不同。基于统计原理的预测模型一经建立，其模型结构具有较强的稳定性，模型变量之间存在一个稳定的内在关系。无论是GARCH模型还是SV模型，模型结构都相对稳定、简单，而且都是单因素模型。但在实际中，预测环境是复杂多变的，一旦系统变量之间出现新的关系，该类模型则无法调整和适应。创新型预测模型则是一种或者多因素、或者可以变结构的模型，其计算相对复杂，但其适应能力要好于基于统计原理的预测模型。例如灰色模型，除了有基本的GM（1，1）模型，对于高阶系统，灰色理论通过GM（1，n）模型群解决，并且可以综合考虑多种因素的影响。而神经网络和支持向量机都是变结构模型，通过网络对新样本的学习，调整其内部结构，从而适应系统变量的变化。对于非线性高维、高阶问题神经网络和支持向量机会发挥得更好。
4.预测精准度与外推性强弱不同。相比较而言，基于统计原理的预测模型误差较大，外推性差。因为基于统计原理的预测模型对数据样本没有再处理或学习的过程，因此对样本的拟合性较低，由此导致其外推性也较差。而创新型预测模型相对而言精确度较高，外推性强。原因是创新型预测模型对数据具有再处理或学习的过程。灰色模型是对数据进行了累加处理；而神经网络模型和支持向量机是对数据进行了学习，然后进行推理、优化。因此，创新型预测模型的拟合度和外推能力都要高于统计类模型。
5.预测难度与预测时间长度不同。基于统计原理的预测模型技术比较成熟，预测过程相对简单。无论是GARCH类还是SV类预测模型，其建立模型依据的理论基础坚实，模型构造相对简单，计算难度相对较低。由于这类模型采用的数据是较长时间的历史数据，因此可以对未来进行较长时间的预测。而创新型预测模型预测技术还有改进的余地，且预测难度较大。如利用神经网络进行股票收益波动率预测，其过程相对较难，因为神经网络需要设定隐层，权重；其隐层和权重设置合理与否，直接导致预测结果的合理与准确。用支持向量机方法进行预测，涉及到核函数的确定。核函数的确定难度较大。由于创新型预测模型对数据要求度不高，一般是小样本量预测，因此，适用于对预测对象进行短期预测。
三、我国股票收益波动率预测模型发展方向
1.创新型的智能化预测模型将成为我国股票收益率预测的一个发展方向。首先，创新型预测模型能够克服我国股市数据不完整、波动大、分布不合理等缺点，采用小样本数据对股市进行短期预测，预测的精准度相对高于传统的统计类预测模型。其次，创新类模型中的智能化模型能够模仿或部分模仿人工智能，对影响股市的多种因素进行复杂的非线性变结构处理，既能克服单因素模型包含信息不充分的缺点，也能克服固定结构模型无法处理突发性事件的缺点，能尽量充分地反映影响股市的多种信息和复杂变化，从而增加预测的准确度。
2.组合预测模型将成为我国股票收益率预测模型发展的另一个发展方向。组合预测是将不同预测模型的预测结果依据一定的原则赋予不同的权重，然后进行加权平均，得出最终的预测结果。这种预测方法可以克服单一预测模型信息量不充分的缺点，充分发挥不同预测模型的优势，最大限度获取不同角度的信息量，提高股票收益率预测水平。
3.包含各种非量化信息的预测模型将成为我国股票收益率预测模型的一个重要发展方向。目前股票收益率预测模型都属于数量化预测模型,非量化的因素无法融入到模型之中,这就导致预测中丢失了大量的非量化信息,预测的精准度受到很大影响。如何能将各种影响股市的非定量化信息进行技术处理后转变成量化信息,使之能够被加入到股票收益率预测的模型当中,从而充分反映政策因素、心理因素、突发事件等非量化因素对股票收益率的影响,提高预测的精确度,是股票收益率预测模型的一个重要发展方向。
参考文献：
[1]张永东 毕秋香:2003上海股市波动性预测模型的实证比较.管理工程学
人工神经网络理论基础范文第3篇
开展矿产资源综合区划功能分区研究，对进行差别化管理政策的制定、空间分区管理有理论和实践意义。在分析矿产资源综合区划影响因素的基础上，构建以资源条件、开发基础、生态条件、区域经济潜能为准则层的矿产资源综合区划二级区划的指标体系和分区体系。分析和讨论了矿产资源综合区划二级区划分区方法，并采用BP神经网络方法对甘肃省矿产资源综合区划二级区划进行分类研究，将甘肃省划分为重点发展、一般发展、限制发展和禁止发展4类功能区。结果表明，BP神经网络分类结果符合实际，是对传统区划方法的重要补充。
关键词：
综合区划；矿产资源；BP神经网络；功能分区
区划是从区域角度观察和研究地域综合体，探讨区域单元的形成发展、分异组合、划分合并和相互联系，是对过程和类型综合研究的概括和总结[1]。综合区划是人与环境系统研究对可持续发展的重大理论贡献[2]，是当前地域系统研究和全球环境变化人文因素研究的热点[3,4]，不同部门综合区划研究也取得很多理论成果[5-9]。第三轮矿产资源规划编制要求开展矿产资源基础、开发条件、生态约束、区域发展需求等各因素整合起来的矿产资源综合区划研究，为分区规划、分类指导矿产资源勘查、开发利用与保护，为矿产资源规划编制提供理论依据。杨博等[10,11]已对矿产资源综合区划的概念内涵、区划体系、划分方法等作了大量研究，提出了较重要的理论成果。候华丽等[12]将矿产资源综合区划体系划分为两级，一级为地域分区，二级为功能分区。并认为二级区划指标体系应包含矿产资源基础条件、矿产资源开发条件、生态条件、地区经济发展水平等综合性指标。本文拟探讨矿产资源综合区划二级区划指标体系、分区方法，并以县区为基本单位，采用BP神经网络方法开展甘肃省矿产资源综合区划二级区划功能分区研究，为丰富和拓展区划的方法和途径，并为矿产资源综合区划分区研究和矿产资源规划提供理论依据和实证参考。
1矿产资源综合区划二级区划指标体系与分区体系
1.1矿产资源综合区划二级区划指标体系
综合考虑矿产资源勘查、开发利用与保护全过程，可以发现其受到资源因素、环境因素、社会因素、经济因素等四个方面的影响。基于这些影响因素，在遵循全面性与可操作性、数据可获得性与可对比性、系统性和导向性等原则基础上，构建矿产资源综合区划二级区划指标体系，从而实现区域划分。其中目标层为矿产资源合理开发与区划可持续发展，准则层包括矿产资源条件、开发基础、生态条件和区域经济潜能等四个方面。准则层又由若干指标组成（表1）。
1.2矿产资源综合区划二级区划分区体系
依据矿产资源综合区划的定义，以及矿产资源综合区划指标体系，按照区划的目标和功能，划分矿产资源综合区划二级区划体系。根据矿产资源综合区划影响因素指标分析，可以知道矿产资源基础为综合区划核心要素，其他如开发条件、区域经济发展水平等因素是综合区划的重要影响因素，而生态条件矿产资源综合区划约束性因素。因此，本文认为矿产资源综合区划二级区区划应该包含重点发展、禁止开发、限制发展、一般发展等四种类型区，其中一般发展区为其他三类发展区的补充，不单独划分。因此，矿产资源综合区划二级区可划分为：矿产资源重点发展区、生态保护区（禁止开发区）、限制发展区和一般发展区。
2基于BP神经网络的矿产资源综合区划功能分区
2.1矿产资源综合区划二级区划分区方法
矿产资源综合区划受自然、社会、环境、经济的综合影响，影响因子多，难以提取主要因子，同时不同因子之间又存在一定相关性，且每个因子贡献率也不同，导致矿产资源综合区划难以划分。现有比较常见的区划分析方法有：主导标志法、相关分析法、专家集成定性分析法、最终分类评价矩阵分类法[13]，逐步归并模型定量法等[14]。朱传耿等[15]采用最终分类评价矩阵分类法对地域主体功能区划进行实证研究，取得良好的成果，是目前常用的地域功能识别和划分方法方法。刘玉邦[16]等运用主成分与聚类分析方法进行农业水资源高效利用综合分区，这种方法可以避免人为的主观确定因子的权值，同时可以消除不同因子之间的相关性干扰，但此方法也易受影响[17]，导致聚类中心偏移。神经网络方法在区域划分中取得了很好地效果[18-23]，但表1矿产资源综合区划指标体系目标层准则层指标层具体指标矿产资源合理开发与区划可持续发展资源条件基础地质调查工作覆盖率查明资源储量大中型矿产地年度开采总量大中型矿山数量基础地质调查工作覆盖率基础储量资源量大型矿产地中型矿产地年度开采总量大型矿山数量中型矿山数量开发基础可利用土地资源可利用水资源交通优势度适宜建设用地率可利用水资源潜力交通密度交通干线交通枢纽生态条件生态重要性生态脆弱性生物多样性保护重要性水源涵养重要性土壤保持重要性防风固沙重要性地质灾害危险性矿山地质环境影响性水土流失易发性森林覆盖率区域经济潜能工业化阶段矿业所占比重三次产业产值结构人均GDP矿业经济占GDP比重目前应用神经网络进行库上次资源综合区划分区的案例还未见报道。本文拟选取产资源条件、开发基础、生态条件和区域经济潜能等指标层和指标因子，运用BP神经网络方法，进行矿产资源综合区划二级区划分区划分，目的在于探索实践定量途径在区划划分中的应用，拓展区划的方法和途径。
2.2BP神经网络及其理论基础
2.2.1神经网络的分类
神经网络理论的研究工作始于上世纪中页，McMulloch和Pitts首先提出神经元的形式化模型[24]，并进行逻辑函数运算，开启了人工神经网络的理论研究。经过多年的发展，人工神经网络的理论和应用研究在数学和工程学方面取得了丰硕的成果，产生出了诸如向前神经网络、反馈神经网络、随机神经网络及自组织神经网络等30多种不同类型、结构的神经网络等，这些模型又大致分为三类：前向神经网络（以BP网络为典型代表），反馈神经网络（以Hopfidld网络为典型代表）以及自组织神经网络（以SOFM网络为典型代表）。从系统角度来看，BP最适合解决分类问题，因为分类问题可视为分析计算静态的非线性映射f，BP这种前向网络通过非线性处理能力可较好的逼近映射f。
2.2.2BP神经网络模型的理论分析
BP神经网络是基于BP算法的多层前馈网络，其网络结构简单，算法成熟，具有自学习和自适应等优点。BP算法通过输入、输出数据样本集，根据误差反向传递的原理，对网络进行训练，其学习过程包括信息的正向传播过程以及误差的反向传播这两个过程，对其反复训练，连续不断地在相对误差函数梯度下降的方向上，对网络权值和偏差的变化进行计算，逐渐逼近目标。典型的BP神经网络由一个输入层、至少一个隐含层和一个输出层组成[25]（图1）。BP神经网络模拟预测过程由以下四个阶段组成：（1）模式顺传播过程；（2）误差逆传播过程；（3）记忆训练过程；（4）学习收敛过程。最终形成模拟预测结果。
2.3BP神经网络聚类步骤
2.3.1BP神经网络构成
指标因子输入。在输入层输入指标因子，本文将12个指标层因子列为指标因子，即基础地质调查工作覆盖率、查明资源储量、大中型矿产地、年度开采总量、大中型矿山数量、可利用土地资源、可利用水资源、交通优势度、生态重要性、生态脆弱性、工业化阶段、矿业所占比重等。隐含层。进行BP网络建模时，隐层数的确定至关重要。隐层数没有强制的规定，隐层数越多，模型识别训练样本的差异性越好，但计算机运行的中间过程越复杂，耗时越多，对于检验样本误差可能会增大。所以一般原则是：隐层数小于训练样本数的前提下，达到精度要求时的隐层数越少越好，本文将隐含层也设为12层。输出层。输出层根据研究目的而确定，笔者以农用地的土地适宜性为输出层。在BP网络结构中，每层都是用数值来刻画，而农用地适宜性只是一个概念性的模型，因此笔者将概念模型用数值进行刻画。根据矿产资源综合区划二级区划分区体系，综合矿产资源不同功能分区，即开发强度、限制性强度和生态保护能力的高低，将二级区划开发适宜性分为4等，4为高度适宜，3为较适宜，2为一般适宜，1为不适宜。
2.3.2训练样品的选取
根据甘肃省实际，结合专家的知识经验，确定14个市州的12个指标层形成的二级区划开发适宜性指标作为训练样本，即给定14个市州二级区划开发适宜性评分，作为实际建模选择的样本。
2.4研究实例
2.4.1数据分析与处理
本研究以甘肃省为对象展开实证分析，以县区为基本单位进行数据收集和处理，主要针对二级区划指标层指标逐一收集，数据资源主要来源于《甘肃统计年鉴2013年》、《2013年甘肃省国土资源公报》等。主要针对指标层数据进行逐一分析说明：基础地质调查工作覆盖率：引用2013年甘肃省已完成的1：5万矿产远景调查图幅和面积，并与相关县域国土面积相比，得出各县的基础地质调查工作覆盖率；各县查明资源储量、大中型矿产地、年度开采总量、大中型矿山数量引用2013年矿产资源储量年报数据；可利用土地资源引用2008年土地总体利用规划数据；可利用水资源引用2013年甘肃统计年鉴数据；各县区交通优势度采用金凤君[26]等计算方法，依据甘肃省2013年铁路、公路网地理图属性数据计算得到；各县区生态重要性和生态脆弱性指标数据来源于甘肃省生态功能区划；各县区工业化阶段和矿业所占比重来源于2013年甘肃统计年鉴数据。矿产资源综合区划指标体系包括4项准则层，12项评价指标及项基础指标，每项指标都有不同的量纲单位，若要对指标进行BP神经网络分析时，就必须要消除量纲的影响，进行无量纲化处理[27]。
2.4.2BP神经网络计算
在Matlab平台下，首先录入训练样本，即14个市州的指标数据进行网络训练，进而录入其他各县的各类指标数据，使用newff函数创建级联前向神经网络，输入层和输出层的神经元采用tansig传递函数，隐含层与输出层采用purelin函数，训练算法为trainlm。采取的训练精度设置为0.001。计算结果如图2所示。
2.4.3结果分析
从图2可得，BP神经网络分类结果的空间聚集性较高，基本反映了甘肃省矿产资源分布的区域特征。BP神经网络输出结果为4类区域。第一类为矿产资源重点发展区，第二类为矿产资源一般发展区，第三类为矿产资源限制发展区，第四类为生态保护区（禁止开发区）。每一类发展区都包括若干县区，每类发展区与所保护的县区都有很强的相关性，如重点发展区包含：金川区、平川区、崇信县、华亭县等4个县区，这些县都是矿产资源储量丰富，矿产资源开发强度高，矿业产值高的地区；限制发展区大都为矿产资源储量较为匮乏，或者开发基础条件较差，不适宜大规模进行矿产资源开发的地区；生态保护区（禁止开发区）如卓尼县、舟曲县、碌曲县、肃南县等，大都位于自然保护区，不适宜进行矿产资源开发。
3讨论
基于BP神经网络开展的矿产资源综合区划二级区划分区，你搞过预测结果和验证分析，结果表明模型的建立与选择是符合实际的，且有以下优点：（1）能够快速把握区域的分异特点，进行大范围的区划工作；（2）BP网络模型可以避免聚类分析的噪音影响带来的评价误差；（3）与专家经验集成的区划方法相比，BP神经网络方法更加客观。但也有需要完善的地方，如典型样本（训练样本）的选择上，有一定的主观性；只进行了一种神经网络方法的分类研究，研究论证不够全面等等。但总体上，基于BP神经网络进行的矿产资源综合区划二级区划分具有划分层次明显、区域分割清晰、客观性强等优点，是对传统区划方法的重要补充。在未来的工作中，应该加强对因子选择、典型样本选取方法研究，同时要运用多种神经网络方法开展分区研究，通过对不同方法的对比分析，总结出最优区划方案。
参考文献：
[1]郑度，葛全胜，张雪芹，等.中国区划工作的回顾与展望[J].地理研究，2005，24（3）：330-344.
[2]刘燕华，葛全胜，张雪芹.关于中国全球环境变化人文因素研究发展方向的思考[J].地球科学进展，2004，19（6）：889-895.
[3]吴绍洪.综合区划的初步设想[J].地理研究，1998，17（4）：367-374.
[4]刘燕华，郑度，葛全胜，等.关于开展中国综合区划研究若干问题的认识[J].地理研究，2005，24（3）：321-329.
[5]杨勤业，郑度，吴绍洪，等.20世纪50年代以来中国综合自然地理研究进展[J].地理研究，2005，24（6）：89-91．
[6]毛汉英，方创琳.我国新一轮国土规划编制的基本构想[J].地理研究，2002，21（3）：267-275
[7]陈守煜，李亚伟.基于模糊迭代聚类的水资源分区研究[J].辽宁工程技术大学学报，2004，23（6）：848-851.
[8]冯红燕，谭永忠，王庆日.中国土地利用分区研究综述[J].中国土地科学，2010，24（8）：71-76.
[9]金贵，王占岐，姚小薇，等.国土空间分区的概念与方法探讨[J].中国土地科学，2013，27（5）：48-53.
[10]杨博，吕新彪，魏彦芳.矿产资源综合区划的概念与方法探讨[J].国土与自然资源研究，2015（3）：50-53.
[11]杨博，吕新彪，魏彦芳.省级尺度矿产资源综合区划方法与应用[J].国土与自然资源研究，2015（6）：19-22.
[12]侯华丽，吴尚昆，张玉韩，周璞.对我国开展矿产资源综合区划相关问题的思考[J].国土资源科技管理，2015（03）：78-83.
[13]陈雯，段学军，陈江龙，等.空间开发功能区划的方法[J].地理学报，2004，59（增刊）：53-58.
[14]黄桂芝，董平，吴霜.可持续发展理论基本模式新探及数学模型研究[J].太原理工大学学报，2005，36（1）：103-106.
[15]朱传耿，仇方道，马晓冬，等.地域主体功能区划理论与方法的初步研究[J].地理科学，2007，27（2）：136-141.
[16]刘玉邦，梁川.基于主成分和模糊C-均值聚类算法的农业水资源高效利用综合分区[J].水文，2011，31（5）：57-63.
[17]秦福高，孙悦娟.聚类与关联规则挖掘进行结合的研究[J].电脑知识与技术，2011，7（14）：3418-3419.
[18]黄娇，高阳，赵志强，等.基于GIS与SOFM网络的中国综合自然区划[J].地理研究，2011，30（9）：1648-1659.
[19]刘娅，朱文博，韩雅，等.基于SOFM神经网络的京津冀地区水源涵养功能分区[J].环境科学研究，2015，28（3）：369-376.
[20]王江思，马传明，王文梅.基于SPSS和GIS的BP神经网络农用地适宜性评价[J].地质科技情报，2013，32（2）：138-143.
[21]黄亚捷，叶回春，张世文.基于自组织特征映射神经网络的中国耕地生产力分区[J].中国农业科学，2015，48（6）：1136-1150.
[22]张学儒，张镱锂，刘林山.基于SOFM神经网络模型的土地类型分区尝试—以青藏高原东部样带为例[J].地理研究，2013，32（5）：839-847.
[23]袁满，刘耀林，危小建.基于模糊自组织神经网络的土地用途分区研究[J].国土资源科技管理，2013，30（6）：74-80.
[24]谢承泮.神经网络发展综述[J].科技情报开发与经济，2006，16（12）：148-150.
[25]李朝静，唐幼纯，黄霞.BP神经网络的应用综述[J].劳动保障世界，2012（8）：71-74.
[26]金凤君，王成金，李秀伟.中国区域交通优势的甄别方法及应用分析[J].地理学报，2008，63（8）：787-798.
人工神经网络理论基础范文第4篇
关键词：中央空调；节能技术
中图分类号：S210文献标识码： A
引言
近年来，伴随着人们追求更高的物质文化生活水平，要求创造舒适而健康的室内空气环境，中央空调势必成为21世纪健康环境不可或缺的重要组成部分之一。但中央空调系统运行耗能很大，在某些工业发达国家，供暖和空调系统的能源消耗约占国家总能源消耗的1/3。因此，提高空调系统的能源利用效率已成为空调工程技术的一项重要课题。为了降低空调系统的能耗，在世界能源日益紧张、环境保护日益重要的今天，探讨空调系统的节能环保问题意义重大。
一、中央空调的特点
1、对象特性
不同的被控对象,在相同的干扰作用下,被控量随时间的变化过程也不同。空调自控系统的任务就是克服这些干扰因素,维持空调房间一定的温、湿度和空气品质。但温、湿度的控制效果不仅取决于自控系统,更是取决于空调系统的合理性及空调的对象特性。
2、温湿度相关性
多数情况下，空调控制主要是对空调房间内温度和湿度的控制,这两个参数常常是在一个调节对象里同时进行调节的两个被调量，且这两个参数在调节过程中又相互影响。
3、干扰性
空调系统运行中,由于气温、太阳辐射、风、晴、雨、雪等外部条件和空调房间中设备、投入运行的多少,以及人员的增减等内部条件的变化,都会干扰空调系统的运行。
4、整体控制性
空调自动控制系统一般是以空调房间内的空气温度和相对湿度控制为中心,通过工况转换与空气处理过程每个环节紧密联系在一起的整体控制系统。空调系统中空气处理设备的启停都要根据系统的工作程序,按照有关的操作规程进行,处理过程的各个参数调节及联锁控制都是与室内温、湿度密切相关的。
5、多工况运行及转换控制
由于空调系统是在全年的室内外条件变化下,按照一定的运行方式(即工况)进行调节的。同时在内外条件发生显著变化时要改变运行调节方式,即进行运行工况的转换。
二、中央空调系统节能的意义
1、建筑节能法规要求空调系统降低能耗
长期以来，当季节变化、昼夜温差变化、温室效应和空调实际使用工况发生变化时，中央空调系统在传统的运行模式下，能源浪费很大。就我国情况而言，现代建筑中采用中央空调的民用、公用及商用建筑，中央空调能耗约占整个建筑总能耗的50％左右，商场和综合大楼等的能耗甚至可能高达60％以上。我国属能源消耗大国，能源有限，利用率不高且依赖性强。近年来能源短缺的现实迫使国家把公共建筑节能提升到战略高度，相应制定了节约能源法，对公共建筑能耗国家实施国家节能标准。
2、产业办公楼宇的发展对空调系统节能提出了更高的要求
现阶段，产业办公楼从发展初期的以“产权式商铺”为主要销售模式逐渐被经营持有型物业所取代，从投资者的经济效益来说，过去一段时间由于利润的实现，产业办公楼多以出售为主，受短期利益的驱动，往往只追求建设阶段的低成本和销售时的高收益，对后期实际使用阶段的效果和运营成本很少考虑，后期往往中央空调系统效率低、能耗大。而目前越来越多的项目——主要为商业办公地产，以持有物业持续经营为主要赢利模式，这势必使投资者及发展商从一开始就关注能耗问题。现阶段我国中央空调能耗现状概述我国现阶段中央空调系统的应用中，更多的关注的是空调系统温湿度控制效果及空气品质控制效果，往往忽略了空调系统的能耗情况。
三、中央空调节能环保技术
1、太阳能空调
太阳能是一种可持续利用的清洁能源。利用太阳能供热与制冷是近年来国内外新能源研究领域的热点课题。利用太阳能真空集热管与溴化锂双效吸收式制冷技术的有机结合，形成夏季制冷、冬季供热和全年生活热水供应的空调热水机组，做到一机多用，从而可以显著提高太阳能空调系统的利用率和经济性。
太阳能空调热水系统的优点：季节适应性好。太阳能空调系统的制冷能力是随着太阳辐射能量的增加而增大的，这正好与夏季人们对空调的迫切要求相匹配；太阳能吸收式空调热水系统以不含氟氯烃化合物的溴化锂为工作介质，无臭、无毒，减少了温室气体的排放量，有利于环境保护。
2、变频空调系统
变频空调是指采用变频原理得到可变化交流电源来控制压缩机的转速，从而根据需要控制空调器的输出能力。在中央空调系统中目前运行使用的大部分空调输送系统，大都按传统方法设计运行，即根据空调的最大负荷设计水系统和风系统，而空调系统大部分时间处于部分负荷状态，一般水系统通过阀门节流，风系统通过再加热等措施以适应部分负荷运行的需要，而采用此种调节方式能量浪费严重。有资料统计表明，此类调节方式中，定速泵和风机所耗电能有60％一70％消耗于调节阀、节流控制压降等处，因此改变空调输送系统的流量调节方式，节能潜力巨大，而变频调速技术的发展成熟，可将其应用于空调输送系统中，当空调负荷下降时，通过变频装置调节水泵(风机)的转速，从而减少水(风)量，节省电机的耗电量，达到节能目的。
3、智能控制技术
智能控制技术是自动化技术发展到高级阶段的产物，融合了控制技术、信息技术和人工智能等多种技术，包括模糊控制技术和神经网络控制技术等。对于现代空调日益复杂的系统，传统控制技术难以实现精确、可靠且有效的控制，智能控制技术因此应运而生。
（1）模糊控制技术
模糊控制是模糊数学、人工智能和计算机科学等多种学科相互渗透而产生的一种具有很强理论性的控制技术。模糊控制系统的理论基础是模糊集合论、模糊逻辑推理规则和模糊语言变量，计算机控制技术是其系统的主要实现形式，其核心为智能模糊语言控制器。这种控制系统具有智能性和自学习性，并且并不需要建立精确的系统数学模型，适用于复杂的系统和过程。目前模糊控制已经在中央空调的定风量空调系统和变风量空调系统中得到了应用。
利用模糊控制技术对空调回风温度和湿度进行自动调节，可以受到不错的节能效果。利用温度传感器将测得的回风温度信号输入到模糊语言控制器中，并与给定值进行比较，根据比较结果自动调节回水调节阀的开度，以实现控制冷冻水流量的目的，从而使室内温度稳定在设定值。对于这个自动控制系统，新风温度的变化是系统的一个干扰量，为了提高系统的控制精确性，可以将新风温度传感器的信号作为一个反馈信号加入到系统中。采用模糊控制的回风湿度自动控制系统与回风温度自动控制系统工作原理相类似。
（2）神经网络控制。神经网络控制融合了人工神经网络理论和系统控制理论，属于智能控制的另一个分支。其原理是模拟人脑神经系统的工作方式，以大量简单的处理单于相互连接，构成一种复杂的网络。神经网络的结构可分为输入层、隐含层、和输出层。在中央空调的控制系统中，采用神经网络代替原来的控制器或辨识器，就构成了神经网络控制系统。这种控制方式对于复杂的、不确定的系统具有良好的控制效果，整个控制系统可以获得较高的稳定性和动静态性能。并且对于变化的环境有着良好的适应性。基于这些优秀的性能，神经网络控制技术在中央空调的控制系统中也得到较多的应用。
结束语
我国的建筑施工中的中央空调的施工建设已经取得了长足地发展，节能环保技术成为施工技术中控制的重点，同样的现今我国的很多的施工建设都是和节能相关联，我国的科学家也在不断地研究和探索节能的新理念，相信我国的中央空调的建设施工会更好的实现节能和环保这两个目标。
参考文献
[1]谭胤.张德源智能中央空调节能系统设计实现[期刊论文]-工业控制计算机2013.
人工神经网络理论基础范文第5篇
[关键词] 数理统计方法；配伍优化；配伍规律；配伍禁忌
[收稿日期] 2013-12-26
传统中医临床用药的主要形式和手段是方剂，而方剂的本质是各组分间的配伍。方剂配伍规律研究的内容主要是依据中医药基础理论，为达到防治疾病目的，而将两味或两味以上具有一定协同或拮抗作用的中药配合应用的药物间联系或内在规律。方剂配伍规律内涵的揭示是中医药现代化的要求，同时也是中医药走向国际化的必备要素，可为我国独立自主的知识产权与专利保护提供有力的科学依据。近年来，越来越多的现代科学技术和方法应用于中药复方配伍规律的研究，如复方配伍前后、不同配伍方法下药物化学成分[1-4]、药理作用[5-7]的变化规律和机制；采用血清药理学实验，揭示中药复方在体内发挥疗效的活性物质[8-10]；复方药物在体内的代谢规律[11-13]；中药复方谱效关系研究[14-15]等。而运用数理统计、数学模型等方法作为定量化分析与推断数据资料、探究事物内在规律的手段，从数学关系的角度对复方配伍规律进行阐述，既有助于科学认识复方配伍的实质，也有助于中药新药复方科学化组方，在揭示中药复方配伍规律内涵的研究方面起到了重要的作用。
目前对中药方剂配伍规律的数理统计实验研究主要集中在：数据处理和实验研究两方面。其中数据处理包括：数据挖掘、聚类分析、因子分析、主成分分析、相关分析、回归分析、方差分析等；实验设计包括：全方研究、撤药研究、直接实验设计、单味研究、药对研究、正交设计法、均匀设计、析因设计法、正交与均匀联合设计法等。利用现代数理统计理论方法与技术研究中药方剂配伍规律和内涵，一方面可以促进处方配伍配比的优化筛选，充分提高中药材的药物疗效，另一方面还将促进我国中医药事业走向现代化国际化，使中药方剂更易于被国际医药界所接受。本文就数理统计方法在中药复方配伍研究中的应用，从方药配伍剂量优化、中药配伍作用规律、中药配伍禁忌规律等方面进行综述。
1 方药剂量配伍优化研究
方剂疗效是复方药物相互作用所表现的综合结果。其中，影响方剂疗效的两大因素是复方的药味组成与药量配比。复方剂量配比优化不仅可以对处方药物进行优化筛选，提高药物疗效，同时也是中药新药开发的重要任务之一。基于此需求，许多学者利用不同的数理统计方法对中药剂量配伍优化进行了较多的研究。
1.1 实验设计方法
1.1.1 正交设计法 正交试验设计是为寻求最优化水平组合的一种高效的多因素实验。其特点表现在不仅消除了各效应间的相关性，使得药物各因素及其交互作用对指标的影响大小和变化规律更易于估计，即正交性；而且可以通过部分试验的结果反映全面实验的情况，便于数据结果的分析，即代表性。基于这两方面的特点，正交设计试验已被广泛应用于中药复方的组分优化筛选等方面。赵学军等[16]采用正交设计法对温肾咳喘片各组分的最佳剂量配伍进行了研究，得出其提取物的最佳配比为厚朴-蛇床子-甘草提取物4∶3∶3，并且按此比例制成的制剂有明显的药理作用，说明该组方剂量合理。张万龙等[17]采用正交试验对泽泻汤加味方进行最佳组分配伍研究，结果得出了泽泻汤加味方最佳降压效果的最优药用剂量为泽泻 21 g，炒白术 9 g，泽兰、石菖蒲各15 g。姚干等[18]采用正交设计法配合多药效指标综合评价，筛选出具有保肝和免疫调节作用的二至丸有效部位群组方，其最佳剂量比为女贞子总皂苷-女贞子多糖-墨旱莲黄酮 58∶367∶18（质量单位以mg计）。汪珊珊等[19]基于正交试验对由麻黄、杏仁和甘草三味药组成的三拗汤进行了最优配比的研究，结果最佳配比为麻黄6 g，杏仁9 g，甘草3 g，其主次关系为麻黄>杏仁>甘草，表明优选配比三拗汤对哮喘模型各指标均表现出明显的改善作用。此外，许多学者[20-26]还采用正交设计试验对复方药物剂量配伍进行实验研究与数据处理，从而优化药味和药量的最佳配比，以一个新的角度为剂量配伍优选从饮片配伍研究过渡到组分配伍研究提供了数据依据和方法参考。然而，相比于复方剂量配比优化的特殊要求，目前的正交设计试验还未能实现多目标优化，并同时具备良好的非线性拟合能力以及完善的试验设计方法，仅限于研究药味组成较为简单的处方，这对复方优化的效果及其优势的发挥都造成了一定的影响。
1.1.2 均匀设计法 相比于为了实现整齐可比性而导致每个因素的各水平必须重复，从而使得试验点相应增多的正交设计法而言，同样作为一种筛选研究手段的均匀设计方法，在实验过程中仅考虑实验点的均匀分散性，因而不会受因素数、因素水平的限制，实验次数可明显减少，而不导致试验所反映的信息量减少，适用于多因素多水平的试验研究。均匀设计法近年来被学者广泛应用于复方剂量配伍优化实验研究。兴等[27]采用均匀设计法对降尿酸方主效应中药的最佳配伍进行研究探讨，实验结果显示黄柏、秦皮及桑寄生三味中药组合是降尿酸的最佳配伍组合，而且实验明确了其最佳的剂量配伍分别为50，260，50 mg・kg-1。唐亚军等[28]通过均匀设计法对防治脂肪肝的复方中药“祛湿化瘀方”有效组分或单体（绿原酸、栀子苷、姜黄素、虎杖苷、白术多糖）进行筛选和验证研究，结果表明运用均匀设计筛选获得的组分方（栀子苷、绿原酸）对高脂饮食诱导的大鼠肝脏脂肪沉积及肝损伤具有显著的防治作用。贺燕等[29]采用均匀设计法探讨三七及山楂组合物中有效部位的最佳剂量配伍，实验结果得出山楂叶总黄酮与三七叶总皂苷的最佳组合比例为20∶15，并且在此条件下药效作用明显，说明运用均匀设计与药理学动物模型相结合的方法对中药复方进行研究是可行的。曾晓会等[30]采用均匀设计法寻找姜黄素与胡椒碱的最佳配比，结果显示在姜黄素为13 mg・kg-1和胡椒碱为5.81 mg・kg-1时可使姜黄素和胡椒碱有最大的降三酰甘油效应。高鹏等[31]应用均匀设计处理方法对丹心痛各味药所占比例进行筛选，从而确定川芎、香附、冰片、丹皮酚4种成分在复方中的最佳配比为5∶1.7∶1.4∶4.4（原提取物的质量比），剂量为138 mg・kg-1（折生药2.78 g・kg-1），证明均匀设计作为有效优化复方最佳剂量方法的可行性。基于均匀设计法可以更全面更充分地优化复方中剂量配伍的关系，许多学者都在这方面做了很多研究[32-37]，这为我国现代中医药优化剂量配伍研究提供了很好的筛选手段与技术支持。虽然均匀设计法在一定程度上克服了早期试验设计的诸多弊端，明显减少了试验次数，提高了实验效率，但其仅考虑了均匀分散性，并没有以正交性与代表性为基础，因此可能造成试验结果不稳定及导致分析误差增大。
1.2 优化方法
响应面方法作为优化的常用工具[38]，是研究实验结果与实验因素关系的方法，包括实验、建模、数据分析和最优化过程。目前响应面设计多与正交设计、均匀设计、星点设计、Doehlert设计、Box-Behnken 实验设计等联合应用在方药剂量配伍优化方面的实验研究中。谢臻等[39]应用Doehlert设计-渴求函数-响应曲面优化法，研究枳实、厚朴和芒硝的剂量配伍变化对大黄蒽醌类成分在大承气汤中溶出的影响，结果显示方中各味药剂量配比为大黄-枳实-厚朴-芒硝1∶4∶2.31∶2时，蒽醌类成分有较好的溶出率。这是Doehlert数学模型运用到中药复方配伍研究的初步探讨，为数学模型在中药复方配伍的推广和应用提供理论依据。黄美艳等[40]应用响应曲面分析法对不同制法与配比的药对当归-川芎的抗氧化活性作用进行研究，结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]以流感病毒神经氨酸酶活性抑制率为指标，采用Box-Behnken响应面设计法预测双黄连注射液组合成分的最佳配比。结果表明其最优配比为绿原酸-隐绿原酸-咖啡酸-黄芩苷107∶279∶7.99∶92。黄美艳等[42]采用响应面分析法对不同浓度当归-川芎药对配伍养血补血效应进行研究，结果显示当归与川芎的比例从4∶1到2∶1，从小剂量到大剂量，均表现为相加作用。而其他比例则表现出小剂量相加，大剂量协同的作用。陈海燕等[43]采用响应面法对丹参葛根的最佳组合比例进行了研究探讨，结果显示丹参葛根的最佳组合比例为6∶4。王睿等[44]采用实验设计（ED）-非线性建模（NM）-多目标优化（MO）的三联法，简称ED-NM-MO三联法，对经基线等比增减设计的丹参、三七不同配比的药效学数据进行非线性拟合和多目标优化，从而实现方剂剂量配比的非线性多目标优化。结果表明，可以根据实验目的对药效指标的不同要求设定不同的权重，获得各自药物相应的最优比例。这种适合复方特点的优化方法可用于多饮片多组分多成分复方药物的剂量配比优化。
此外，鉴于星点设计-响应面优化法有着操作简单、试验精度高、实验次数少等优点，其在工艺优化提取[45-48]以及制剂、食品、生化等[49-56]方面都有着广泛的应用，在药学领域有着较好的推广应用价值。
1.3 数据处理方法
数据处理是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。常用的数据处理方法有数据挖掘[57]、回归分析[58]等。数据处理方法可以从大量的、杂乱无章的数据中抽取并推导出特定的有意义的数据。基于此功能，许多学者都将数据处理方法应用于方药剂量配伍优化试验研究中。蔡文选等[59]应用化学计量学分辨方法-交互移动窗口因子分析法，对桂枝-茯苓配伍后挥发油成分中的共有成分、差异成分及各成分溶出率进行比较分析。结果显示少数组分配伍后溶出率显著增加，但大部分溶出率明显下降，甚至个别组分消失。这表明药对配伍后会改变其剂量。李伟霞等[60]基于人工神经网络法对当归-川芎药对中主要效应物质含量与其整合效应值进行拟合和分析，结果表明当归-川芎药对1.5∶1水提物的整体补血效应最好，1∶1醇提物的总活血化瘀效应最好，1.5∶1醇提物的总调经止血效应最好。蒋海强等[61]以钩藤总碱和莱菔子总碱有效组分的降血压效应为研究对象，采用偏最小二乘回归分析方法，探讨钩藤总碱和莱菔子总碱的最佳配比，结果显示钩藤总碱25 μg・g-1和莱菔子总碱30 μg・g-1时得到最佳配比。表明采用正交设计结合偏最小二乘回归分析的方法，能够消除各因素的交互作用，可用于中药的组分配伍及优化设计。施旭光等[62]采用非线性回归法分析不同剂量配伍所导致的乌头汤化学成分变化的内涵。显示不同剂量配伍的乌头汤各药味间主要存在非线性的关系，各因素间存在交互效应，不同的优化目标有不同的最优化配伍组合。商洪才等[63]应用多目标模糊优化法对丹参、三七不同剂量配比组合治疗实验性急性心肌缺血犬的数据进行处理，结果观察到丹参、三七在最优配比10∶1和10∶3时可明显改善模型犬的病变，同时，丹参、三七适宜的配比效果在整体调节功能上优于2种药的单独应用（10∶0，0∶10）。
虽然目前应用数学方法对方药剂量配伍优化的研究越来越多，但是试验研究方法中还没有能够充分利用数理统计方法的优势对中药复方药味组成与药量配比优化给予中肯的评价，同时数理统计方法本身存在的不足也未能很好的揭示方剂配伍内涵。因此，无论从试验方法上或是对数学方法本身都有待进一步完善。
2 中药配伍作用规律研究
中药方剂并不是几种或几十种药物的简单堆砌，而是依据药物各有所长的功用，在辨证、立法的基础上选药配伍而成并发挥整体增效减毒调节作用，使各具特性的群药组合成一个新的有机整体。方剂经过配伍必然使得复方成分变得更加复杂。为了更全面、深入地研究与数学特征相适应的中药复方配伍药理作用和化学变化之间的相关规律，许多学者在研究复方配伍作用规律的实验中引入了数理统计方法。
2.1 药理作用变化规律研究
药理实验是检验药物配伍药效的途径之一，其中中药药理包括整体、器官、细胞和分子4个水平。应用药理学的方法结合数学模型去探讨中药配伍的变化规律已有较多文献报道。余林中等[64]通过运用正交设计法对葛根芩连汤各配伍与解热药效之间的关系进行研究以探讨其配伍规律。结果显示对于解热指标最佳的配伍是葛根黄芩。任均国等[65]构建以中药为节点，中药配伍关系为边的网络理论，将网络效能与不同配伍方剂的药效进行直线相关分析，采用急性心肌缺血再灌注损伤大鼠模型研究加味生脉散中两两药物配伍规律，结果优化出药效最强、药味数最佳的方剂为4味方最高的是人参+麦冬+丹参+延胡索，三味方最高的是人参+丹参+延胡索。马秉亮等[66]应用正交设计法对泻心汤不同配伍抗炎作用进行研究，结果显示在抗炎方面，大黄是方中的第一要药，黄芩次之，且两者有协同作用，而黄连没有明显作用和影响。万海同等[67]通过由麻黄、桂枝、杏仁和甘草组成的麻黄汤对16种诱导的SD大鼠，出汗，缓解痉挛的豚鼠气管平滑肌，减轻疼痛与ICR小鼠动物模型组和正常对照组进行比较。基于结构方程模型，对中草药的路径图的绘制，用阿摩司（Amos）软件和4个中药和治疗效果的关系进行了测定，分析了结构方程模型的相关关系。根据测量的标准通径系数结果确定了麻黄汤中的君药为麻黄，臣药为桂枝，佐药为杏仁，使药为甘草。说明结构方程模型可从一个全新的角度用于定量分析中药复方方剂组成原理。
以中医药传统理论为基点，将数理统计方法理论与技术结合药理学实验对方剂配伍规律进行研究，通过对实验结果进行统计分析与综合评价，探讨复方中药味配伍与药理效应变化的相关性规律，有助于对方剂配伍规律进入更深层次的研究。
2.2 化学成分变化规律研究
中药数学模型的研究对象除了中药药理，还包括中药化学。方剂中各药味具有多部位、多组分、多成分的特征，是一种特殊的化学混合体，中药的配伍使化学成分变得更加复杂。如何全面揭示复方中药化学在全方、有效部位、有效组分和有效成分4个层次上的配伍规律是目前需要解决的问题，许多学者利用数学方法对此难题进行了较多的研究。李姝臻等[68]采用均匀设计法对黄芪桂枝五物汤中黄芪、桂枝、大枣、生姜与白芍不同剂量配比中白芍总苷含量变化进行比较，结果表明复方配伍使白芍中白芍总苷的含量下降24.5%，生姜对其影响最大，占10.2% 。徐培平等[69]采用均匀设计-偏最小二乘回归建模的方法，以小承气汤和厚朴大黄汤配伍组分为研究实例，分析了复方药物配伍规律和组方中各组分的相对关系。结果表明小承气汤和厚朴大黄汤虽然都由大黄、厚朴、枳实三味药组成，但两方的药味配伍比例不同，小承气汤中大黄和厚朴效应最大，而厚朴大黄汤以厚朴为君，大黄、枳实为臣使。陶静等[70]应用数据挖掘算法的频繁模式增长（FP-Growth）方法分析四物汤类方和药对、药组内部的组成关系，探讨四物汤的配伍规律。结果显示获得大于0.15置信度的四物汤配伍常用药有甘草、人参、肉桂和茯苓。王伟光等[71]采用正交设计法结合高效液相色谱对麻杏甘石汤不同配伍煎液主要化学成分含量进行分析研究，并探讨配伍对各化学成分含量的影响。结果显示麻黄碱、伪麻黄碱及苦杏仁苷的含量于全方去甘草组中含量显著降低，甘草次酸的含量于全方去杏仁组中也显著下降，其余各组含量变化不显著。周文俊等[72]应用偏最小二乘法对麻丸仁的2种剂型进行化学成分变化比较研究，结果发现2种剂型之间有差别的化学成分，最重要的主要来自枳实。还有部分学者利用主成分分析法和正交偏最小二乘判别法分析中药药对和方剂合煎液与分煎液中化学成分的差别，结果发现配伍合煎后化学成分的变化较大，应该是导致中药减毒增效原因[73-75]。
中药复方虽然疗效确切但组分成分相当复杂，借助于数学方法对方药配伍规律中化学成分的变化进行试验研究不仅为复杂的配伍系统研究提供了有力的方法支持，同时也对方药配伍规律内涵的揭示有着重要的现实意义。
3 中药配伍禁忌研究
中药理论中的“十八反十九畏”是目前中医药界共同认可的配伍禁忌之一。虽然历代医药学家多遵信十八反十九畏作为配伍禁忌，但亦有医药学家认为相反药同用，能相反相成，倘若运用得当，可产生较强的功效。近年来许多学者对十八反药对配伍进行了较多实验研究，尤其是结合了现代数理统计方法，观察逐渐深入，对十八反配伍规律的认识也趋于客观、准确。卢丹丹等[76]用定量药理学方法评价甘遂与甘草不同比例组合对肠运动的影响，采用均匀设计法以小鼠肠推进率和肠质量为指标，观察合并液和合煎液对肠功能的影响。结果表明：合并液可促进肠推进率，存在协同作用，两药合用大大增加肠推进功能。该研究为甘遂-甘草反药组合的毒效表征奠定了一定的研究基础。由此可看出，应用数理统计方法在一定程度上可以阐释中药十八反药物毒效与配比及剂量的关系。刘春芳等[77]分别以制川乌与生半夏的药理作用为观察指标，采用均匀设计法对制川乌与生半夏的配伍药效进行研究。结果表明制川乌与生半夏配伍比例为10∶1时，拮抗作用接近最大，能降低制川乌的镇痛、抗炎作用。制川乌与生半夏为1∶1时合煎液对气管酚红分泌量的增加作用最明显，能增强生半夏的祛痰作用，且其作用强度随配比和剂量的不同而改变。王艳丽等[78]采用均匀设计法结合动物急性毒性实验，探讨藜芦与细辛配伍的毒性规律。结果发现配伍后毒性并未随藜芦用量的增加呈严格的上升趋势，毒性由藜芦和细辛共同作用，且藜芦对毒性的贡献权重更大。当藜芦用量是细辛用量3～6倍时，毒性明显。当藜芦给药剂量低于临床安全最高限时，藜芦与细辛合用可视为安全的。当藜芦与细辛合煎，藜芦用量为5 g・kg-1时所产生的毒性大致与藜芦单煎所产生的毒性一致。表明藜芦和细辛配伍后毒性大小取决于两者的比例和各自用量大小。朱冠秀等[79]采用均匀设计法对南沙参、北沙参与藜芦不同比例配伍是否都产生相反毒性作用进行了研究，并考察了煎煮因素与毒性是否相关。结果显示南沙参、北沙参与藜芦配伍共同煎煮会使毒性增强，存在配伍相反的可能性。且在藜芦给药剂量相同的情况下，南、北沙参合并液毒性明显低于合煎组，提示共同煎煮过程是影响配伍毒性的重要因素。这为南、北沙参反藜芦之说提供了一定的实验依据。
此外，还有许多学者[80-85]在这方面进行了相关的研究，对中药十八反配伍药效的变化及配伍禁忌的组成特点进行了探讨，为相关的研究打下了一定的理论基础。但同样作为配伍禁忌的十九畏，虽然现代对其进行了较多较深入的研究，取得了不少成果，但应用数学方法对十九畏配伍特点进行研究的报道几乎没有。总的来说，目前应用数理统计方法对中药十八反十九畏的配伍特点进行的研究还处于初期阶段，揭示十八反十九畏药对配伍规律的内涵还有待进一步的深入研究。
4 基于临床处方配伍规律的研究
中药方剂配伍研究的内容还包括基于临床处方配伍规律的挖掘。通过将数学方法应用于临床处方分析中，挖掘处方用药的配伍规律，从而更好的指导临床用药。宋观礼等[86]应用频数分析、复杂网络分析、点式互分析等方法对中医诊断冠心病发病规律、症状规律、辨析规律、治法用药规律进行数据挖掘分析。其中对于冠心病治法用药规律的研究结果显示，临床治疗冠心病的核心处方用药为黄芪、党参、丹参、当归、川芎、茯苓、赤芍、瓜蒌、法半夏、麦冬、桃仁、红花、陈皮、甘草。其中，桃仁-红花的互信息积分最大（67.996 99），远远高于其他2个药物间的互信息积分，是目前治疗冠心病最常用的药对。妮等[87]应用复杂网络分析对李发枝教授治疗艾滋病带状疱疹及其后遗神经痛的用药规律进行研究，结果显示治疗艾滋病带状疱疹及其后遗神经痛的核心药物为黄芩、甘草、红花、车前子、全瓜蒌、当归、龙胆草。核心处方为龙胆泻肝汤加减和瓜蒌红花甘草汤加减。杜斌等[88]基于数据挖掘方法对溃疡性结肠炎方剂用药及配伍规律进行分析研究，结果显示方中白术、茯苓药对应用的频率最高，频数112次。而甘草、白术、黄连、茯苓、白芍、木香、党参、当归、黄芪、陈皮是出现频率最高的10味药。这些研究工作不但对深入探讨临床用药配伍规律及指导临床用药有重要的实用意义，且对于解放依赖传统中医主观性较强的辨证论治和经验水平的思维模式有着重要的指导意义。
5 小结与展望
中药方剂多组分、多成分、多药效的特点使得中药复方配伍成为一个复杂的组方系统。从方药配伍的剂量优化、中药复方配伍的药理效应、化学成分变化以及中药配伍禁忌这几方面进行实验研究与探讨，有助于对中药复方进行更好的优化筛选和对组方药物整体疗效进行综合评价，而且也在一定程度上体现了传统中医药整体观与系统论的思维模式。近年来，随着各学科间的相互渗透相互影响，以及中医药走向现代化国际化的进程中，要求用精确的方式及准确的语言表达和描述中医药学，尤其对于如何全面、客观、准确地揭示中药复方的配伍规律显得更为重要。如何找到更好的实验设计方法和更好的数学拟合模型，如何更好的挖掘和发现复方中蕴含的丰富的配伍规律内涵，是值得深入探讨研究的课题。
数理统计方法和计算机信息技术在医药领域中的应用，是现代科学技术迅速发展以及中药事业自身发展的需要。数理统计方法通过对数据资料的搜集、整理、分析和推断，探讨设计试验研究从而掌握事物内在客观规律，具有数学化、定量化且准确简捷的特点。将数理统计方法应用于中药方剂配伍规律研究中，不仅可以将中药方剂配伍定性与定量结合起来，用数学语言定性定量分析中药复方配伍的相互作用规律，而且能够做到客观准确，更有利于药物之间的优化筛选和进行药效的评价。然而，数理统计方法在中药方剂配伍规律的应用研究仍处于初始阶段，一方面，中药复方配伍在宏观上涉及药味的组合、剂量大小的变化以及药物间的相互作用，微观上牵涉到各化学成分的相互作用可能发生物理化学反应从而导致组分的改变，使得方剂配伍在多个环节上变得更复杂，这给全面准确地揭示方剂配伍规律的工作带来了更高的难度。另一方面，相对而言，虽然数理统计方法能更好的辅助研究中药方剂配伍规律，但目前的数学方法都在一定程度上存在着不足之处：首先，无论是方法上还是设计上都未能更好更完善的彰显出数理统计方法的优势从而导致无法更全面准确的揭示方剂配伍规律的内涵。比如析因设计法在因素增加的情况下，不但计算复杂而且难以解释众多的交互作用；正交设计法在多水平多因素的情况下试验次数较多，工作量亦大；均匀设计法须回归出与实际相符的定量方程式进行数据处理；响应面设计法得到的回归方程要求自变量必须是连续的而且需要被试验者自由控制；数据挖掘法要求试验者能深刻理解其所应用的领域，以便正确选择合适的模式进行试验；模糊数学方法的设计更多的是依靠试验者或专业人员的经验和知识，当缺乏这样的经验与知识时，很难获得满意的实验结果；偏最小二乘回归方法的解释矩阵中含有大量与响应向量无关的信息，可影响整个回归的效果；等等；其次，只是简单地套用数理方法和数学模型，还没有能够充分吸收和利用数理统计方法的理论成果和科技发展技术对中药复方的剂量配伍优化给予全面、客观、准确评价的试验研究方法，没有针对具体情况作改进，以适用于不同中药复方配伍规律的研究。此外，将数理统计方法应用于临床的研究较少[89-90]，为了深入地阐明临床用药机制以及更好的为临床医师根据病理诊断提供用药参考，在数学方法的基础上结合临床特点进行深层次的研究还需要做出更大的努力。因此，在未来的方剂配伍研究发展中，如何以中医药理论为指导，同时引入数学模型，在现有的基础上突破传统思维进行技术改进和方法创新，是当前建立客观科学技术研究中药方剂配伍规律的关键。
[参考文献]
[1] 张振巍，张娜娜，李月梅，等. 黄芩、黄连配伍前后的主要化学成分含量变化[J]. 中国实验方剂学杂志，2012，18（24）：58.
[2] 许妍妍，程丽丽，李遇伯，等. RRLC-QTOF/MS研究不同比例制川乌与瓜蒌配伍前后化学成分变化[J]. 中草药，2013，44（17）：2372.
[3] 陈婷，宿树兰，钱叶飞，等. 乳香-没药配伍前后汤液理化参数变化与化学成分的关联分析[J]. 中成药，2012，34（8）：1529.
[4] 陈婷，宿树兰，段金廒，等. 乳香-没药配伍前后化学成分溶出变化及其对LPS-诱导的巨噬细胞产生NO的影响[J]. 中国中药杂志，2013，38（2）：179.
[5] 王茜，钟赣生，王宏蕾，等. 甘遂半夏汤中甘遂与甘草不同比例配伍对癌性腹水模型大鼠生物效应影响的研究[J]. 中国实验方剂学杂志，2013，19（4）：177.
[6] 谢臻. 大承气汤方药物质基础及其配伍规律研究[D]. 广州：广州中医药大学，2009.
[7] 王红梅，赵怀舟，张玲. 丁香配伍郁金对胃肠运动影响的药理实验研究（I）――丁香与不同品种不同比例郁金配伍[J]. 时珍国医国药，2003，14（9）：513.
[8] 张建永，晏仁义，王岚，等. 丹参山楂有效组分配伍抗动脉粥样硬化的实验研究[J]. 中国中药杂志，2013，38（12）：1987.
[9] 向阳，陈楠楠，张德杰，等. 复方黄黛片中药血清药理学研究方法的建立[J]. 第四军医大学学报，2005，26（17）：1594.
[10] 李静. 基于均匀设计的三首补肾阳类的配伍优化研究[D]. 广州：广东药学院，2011.
[11] 成龙，王岚，王彦礼，等. 金铃子散不同配比方对大鼠肝药酶CYP450 3A4活性的影响[J]. 中国实验方剂学杂志，2011，17（22）：117.
[12] 吴艳萍. 葛根芩连汤配伍主要成分药代动力学研究[D]. 广州：第一军医大学，2006.
[13] 汪玉梅. 肾气丸有效成分的药代动力学及组分优化研究[D]. 广州：广州中医药大学，2012.
[14] 谢臻，王术玲，高峰，等. 大承气汤配伍变化的药效物质基础研究[J]. 中药新药与临床药理，2011，22（1）：57.
[15] 成龙，王岚，王彦礼，等. 基于吸收-代谢模型的金铃子散复方配伍研究[J]. 中国中药杂志，2012，37（20）：3130.
[16] 赵学军，李卫民，熊天琴，等. 温肾咳喘片组分的正交法优选及其主要药效学实验研究[J]. 成都中医药大学学报，2005，28（1）：56.
[17] 张万龙，张树峰，范洪亮，等. 泽泻汤加味方治疗高血压最佳组方配伍的正交试验研究[J]. 世界中西医结合杂志，2013，8（2）：128.
[18] 边洪荣，赵河山，王宇黄. 芪桂枝五物汤中不同剂量配伍对白芍总苷煎出量的影响[J]. 河北联合大学学报：医学版， 2012， 14（6）： 779.
[19] 汪珊珊，范欣生，徐立，等. 基于正交试验的三拗汤配伍关系研究[J]. 中国实验方剂学杂志，2012，18（20）：149.
[20] 戴开金，罗佳波，谭晓梅，等. 葛根芩连汤不同配伍对葛根素含量的影响[J]. 中草药，2003，34（6）：506.
[21] 谭晓梅，戴开金，罗佳波，等. 葛根芩连汤不同配伍对黄芩苷含量的影响[J]. 中草药，2003，34（7）：598.
[22] 陈金月，王力宁，刘倩，等. 麻杏二陈煮散汤剂质量优化影响因素的正交试验研究[J]. 中国药师，2013，16（3）：342.
[23] 戴开金，罗佳波，吴昭晖，等. 配伍对葛根芩连汤中甘草酸含量的影响[J]. 中草药，2003，34（12）：1084.
[24] 吴昭晖，奚林明，戴开金，等. 配伍对葛根芩连汤中小檗碱含量的影响[J]. 中草药，2004，35（1）：33.
[25] 姚干，何宗玉，闫光凡，等. 正交设计法配合多药效指标综合评价筛选二至丸有效部位群组方的最佳配比[J]. 中成药，2009，31（9）：1444.
[26] 胡金芳，刘静，冯，等. 正交设计筛选独一味和高乌甲素抗炎镇痛作用的最佳配比[J]. 中药药理与临床，2012，28（5）：53.
[27] 兴，李晓刚，段君毅，等. 基于均匀设计的降尿酸方最佳配伍及其抗小鼠高尿酸血症效应研究[J]. 上海中医药大学学报，2013，27（3）：87.
[28] 唐亚军，孟胜喜，冯琴，等. 基于均匀设计的防治脂肪肝中药有效组分复方筛选与验证[J]. 上海中医药大学学报，2013，27（4）：53.
[29] 贺燕，温富春，纪凤兰，等. 均匀设计法筛选三七、山楂有效部位组合物剂量配比[J]. 中国实验方剂学杂志，2012，18（19）：248.
[30] 曾晓会，赵自明，陈玉兴，等. 采用均匀设计法研究姜黄素与胡椒碱降脂作用的最佳配比[J]. 吉林医学，2009，30（9）：772.
[31] 高鹏，安宁飞，赵明宏，等. 均匀设计在丹心痛最佳配比筛选中的应用[J]. 中草药，2003，34（2）：123.
[32] 陈明珠，陈崇宏，卢惠萍. 均匀设计法在筛选丹参与黄芪最佳配比中的应用[J]. 海峡药学，2010，22（11）：28.
[33] 胡占嵩，乔卫，金桂红，等. 均匀设计法优选酸枣仁合欢方抗抑郁作用的最佳配伍[J]. 中药材，2010，33（4）：603.
[34] 李雪梅，甘雨，尤献民，等. 均匀设计法优化月安煎处方最佳配伍研究[J]. 西北药学杂志，2012，27（3）：197.
[35] 杨东亮，马桂芝，滕亮，等. 均匀设计法优化杜麻方最佳配伍研究[J]. 西北药学杂志，2013，28（1）：46.
[36] 傅琪琳，胡义扬，冯琴，等. 基于均匀设计的健脾活血方改善酒精性肠渗漏的主效应中药分析[J]. 中西医结合学报，2011，9（11）：1234.
[37] 王秀凤，邓树泳，张磊，等. 基于粗糙集理论及均匀设计拆方的右归饮配伍规律研究[J]. 时珍国医国药，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] 谢臻，曹骋，曾元儿，等. 基于Doehlert设计法的大承气汤配伍研究[J]. 中国中药杂志，2009，34（9）：1090.
[40] 黄美艳，唐于平，尚尔鑫，等. 当归-川芎药对不同制法与配比抗氧化活性相互作用研究[J]. 中国中药杂志，2013，38（2）：234.
[41] 邱玲玲，陈龙虎，鄢丹，等. 基于响应曲面设计的抑制流感病毒神经氨酸酶活性的组分中药筛选――以双黄连注射液为例[J]. 药学学报，2012，47（4）：466.
[42] 黄美艳，尚尔鑫，唐于平，等. 基于药物相互作用对当归-川芎配伍养血补血效应研究[J]. 中国中西医结合杂志，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三联法对丹参三七配比的多目标优化研究[J]. 天津中医药，2006，23（3）：242.
[45] 谢臻，曹骋，曾元儿，等. 星点设计响应面法优化大承气汤中和厚朴酚与厚朴酚的提取工艺[J]. 中成药，2011，33（5）：889.
[46] 谢臻，陈勇，曾海生，等. 星点设计响应面法优选地桃花中总黄酮的提取工艺[J]. 中国实验方剂学杂志，2011，17（12）：27.
[47] 施俊辉，杨军宣，赵成城，等. 星点设计效应面法优化栀子的提取工艺[J]. 时珍国医国药，2011，22（3）：667.
[48] 蔡恩博，张崇禧，朱启光，等. 星点设计效应面法优选暴马丁香树皮中紫丁香苷的提取工艺[J]. 药物分析杂志，2011，31（9）：1808.
[49] 杨勇，奉建芳，张慧，等. 星点设计效应面法优化蟾酥固体脂质纳米粒制备工艺[J]. 中国中药杂志，2006，31（8）：650.
[50] 汤秀珍，王承潇，张皓，等. 星点设计效应面法优化关节止痛膏贴剂处方[J]. 中草药，2012，43（1）：86.
[51] 周绚，傅超美，黄逸维，等. 星点设计效应面法优化三七总皂苷生物黏附型缓释片处方[J]. 华西药学杂志，2010，25（4）：406.
[52] 白艳杰，孙国祥，王平. 星点设计效应面法优化小檗碱环糊精包合物制备工艺[J]. 中国实验方剂学杂志，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] 赵应征，鲁翠涛，梅兴国. 星点设计结合效应面法优化红豆杉细胞同步化条件[J]. 中国生化药物杂志，2004，25（5）：291.
[57] 尚尔鑫，李文林，叶亮，等. 药对研究（Ⅱ）――药对的数据挖掘[J]. 中国中药杂志，2013，38（24）：4191.
[58] 田茸，陈丽，杨延婷，等. 近20年心病中药用药规律研究及Logistic回归分析[J]. 中国中药杂志，2012，37（4）：541.
[59] 蔡文选，王贤亲，于晓敏，等. 交互移动窗口因子方法在桂枝-茯苓配伍前后挥发油组分及溶出率变化研究中的应用[J]. 中国中药杂志，2008，33（18）：2056.
[60] 李伟霞，唐于平，尚尔鑫，等. 基于人工神经网络的当归-川芎药对整体功效与化学物质关联性分析[J]. 中国中药杂志，2012，37（19）：2935.
[61] 蒋海强，聂磊，周洪雷，等. 基于偏最小二乘回归分析的钩藤总碱和莱菔子总碱组分配伍优化研究[J]. 中草药，2013，44（18）：2531.
[62] 施旭光，王沛坚. 非线性回归分析不同剂量配伍对乌头汤中主要化学成分的影响[J]. 中药新药与临床药理，2009，20（1）：55.
[63] 商洪才，李梢，高秀梅，等. 丹参、三七不同配比的多目标模糊优化研究[J]. 北京中医药大学学报，2003，26（4）：28.
[64] 余林中，伍杰勇，罗佳波，等. 葛根芩连汤配伍与解热药效关系研究[J]. 中国中药杂志，2004，29（7）：663.
[65] 任钧国，马晓斌，林成仁，等. 基于网络方法的中药方剂药理作用配伍规律分析[J]. 中国中药杂志，2010，35（18）：2469.
[66] 马秉亮，马越鸣，严东明，等. 泻心汤不同配伍抗炎作用比较研究[J]. 中草药，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，边洪荣，刘晓龙，等. 均匀设计黄芪桂枝五物汤中不同剂量配伍白芍总苷含量变化比较的研究[J]. 贵阳中医学院学报，2013，35（4）：297.
[69] 徐培平，张奉学，符林春，等. 基于均匀设计-偏最小二乘回归建模的中药复方配伍规律研究方法[J]. 中草药，2011，42（4）：819.
[70] 陶静，范欣生，张欢，等. 基于FP-Growth算法的四物汤类方配伍规律及应用研究[J]. 世界科学技术――中医药现代化，2010，12（6）：909.
[71] 王伟光，施旭光，翟理祥，等. 不同配伍对麻杏甘石汤主要化学成分含量的影响[J]. 中药材，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] 马增春，周思思，梁乾德，等. 基于UPLC-TOF/MS分析人参附子配伍减毒的物质基础[J]. 药学学报， 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] 卢丹丹，卞勇，李，等. 基于均匀设计法评价甘遂与甘草反药组合对小鼠肠功能的影响[J]. 南京中医药大学学报，2012，28（2）：143.
[77] 刘春芳，谭淑芳，华，等. 基于均匀设计法的制川乌与生半夏配伍药效研究[J]. 中国中药杂志，2013，38（13）：2169.
[78] 王艳丽，王宇光，梁乾德，等. 基于均匀设计的藜芦与细辛配伍毒性研究[J]. 中国中药杂志，2012，37（14）：2139.
[79] 朱冠秀，王宇光，李飞，等. 采用均匀设计研究南沙参、北沙参配伍藜芦相反的毒性作用规律[J]. 中国中西医结合杂志，2013，33（5）：686.
[80] 张玉华，华浩明，范欣生，等. 基于关联规则方法探讨胸痹心痛方中十八反药对的应用规律[J]. 中国中药杂志，2011，36（24）：3544.
[81] 李怡文，钟赣生，柳海艳，等. 基于均匀设计的海藻玉壶汤中海藻与甘草不同比例配伍对甲状腺肿大大鼠模型肝脏功能及病理形态的影响[J]. 中华中医药杂志，2013，28（5）：1295.
[82] 尚尔鑫，范欣生，段金廒，等. 基于关联规则的中药配伍禁忌配伍特点的分析[J]. 南京中医药大学学报，2010，26（6）：421.
[83] 孟莉，向绍杰，乔敏，等. 均匀设计法考察藜芦对人参的耐缺氧及抗疲劳作用的影响[J]. 实用中医内科杂志，2010，24（2）：20.
[84] 李芸，范欣生，尚尔鑫，等. 基于关联规则等方法的十八反藜芦类反药配伍方剂特点分析[J]. 中国实验方剂学杂志，2012，18（18）：332.
[85] 杨亮，王宇光，梁乾德，等. 藜芦与人参配比毒性与生物碱类成分变化的相关性研究[J]. 中草药，2012，43（8）：1574.
[86] 宋观礼，刘保延，王映辉，等. 基于中医临床科研信息一体化技术平台的冠心病诊治规律研究[J]. 中华中医药杂志，2013，28（5）：1247.
[87] 妮，李真，徐立然，等. 李发枝治疗艾滋病带状疱疹及其后遗神经痛的配伍精要[J]. 中国中药杂志，2013，38（15）：2497.
[88] 杜斌，沈洪，王军，等. 基于数据挖掘方法对溃疡性结肠炎方剂用药及配伍规律分析[J]. 时珍国医国药，2013，24（10）：2554.
[89] 方朝晖，罗云，陆瑞敏，等. 基于数据挖掘的中医药治疗糖尿病用药规律探析[J]. 中医药临床杂志，2013，25（8）：670.
[90] 杨小波，张钢，梁兆晖，等. 基于粗糙集理论的溃疡性结肠炎中医主症分析[J]. 辽宁中医杂志，2008，35（5）：687.
[基金项目] 国家自然科学基金项目（81360524）；教育部科学技术研究重点项目（211140）；广西自然科学基金项目（2012GXNSFBA053093）；广西高等学校重点科研项目（201102ZD022）
