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人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論基礎范文第1篇

關鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡；VC維；數(shù)據(jù)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(shù)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(shù)億個神經(jīng)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(shù)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(tǒng)。1943年McCulloch和Pitts結合了神經(jīng)生理學和數(shù)理邏輯的研究描述了一個神經(jīng)網(wǎng)絡的邏輯演算。他們的神經(jīng)元模型假定遵循一種所謂“有或無”(all-or-none)規(guī)則。如果如此簡單的神經(jīng)元數(shù)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(wǎng)絡原則上可以計算任何可計算的函數(shù)，這標志著神經(jīng)網(wǎng)絡學科的誕生。

2 發(fā)展歷史及現(xiàn)狀

2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論的形成

早在40年代初，神經(jīng)解剖學、神經(jīng)生理學、心理學以及人腦神經(jīng)元的電生理的研究等都富有成果。其中，神經(jīng)生物學家McCulloch提倡數(shù)字化具有特別意義。他與青年數(shù)學家Pitts合作[1]，從人腦信息處理觀點出發(fā)，采用數(shù)理模型的方法研究了腦細胞的動作和結構及其生物神經(jīng)元的一些基本生理特性，他們提出了第一個神經(jīng)計算模型，即神經(jīng)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(jīng)行為的某此方面提供了可能性，從而開創(chuàng)了神經(jīng)網(wǎng)絡的研究。50年代初，神經(jīng)網(wǎng)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(wǎng)絡吸取經(jīng)驗來調節(jié)強度，以這種方式模擬Hebb的學習規(guī)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(guī)模的模擬神經(jīng)網(wǎng)絡也只有1000個神經(jīng)元，而每個神經(jīng)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(chuàng)始人Minsky于1954年對神經(jīng)系統(tǒng)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(fā)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(jié)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(jīng)網(wǎng)絡理論付諸工程實現(xiàn)。1960年Widrow和Hoff提出了自適應線性元件ADACINE網(wǎng)絡模型，是一種連續(xù)取值的線性網(wǎng)絡，主要用于自適應系統(tǒng)。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(wǎng)絡經(jīng)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(jīng)網(wǎng)絡?？梢哉f，他們對分段線性網(wǎng)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(shù)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(jīng)網(wǎng)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(wǎng)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(wěn)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(jīng)網(wǎng)絡理論的繼續(xù)研究。

2.3 第二次研究的階段

Hopfield于1982年至1986年提出了神經(jīng)網(wǎng)絡集體運算功能的理論框架，隨后，引起許多學者研究Hopfield 網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)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(yōu)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(yōu)或近似全局最優(yōu)，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(tǒng)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(wǎng)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(jīng)網(wǎng)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(shù)學、分子生物學、神經(jīng)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(wǎng)絡Back-Propagation法或稱Error Propagation法，這就是后來著名的BP算法。

2.4 新發(fā)展階段

90年代以來，人們較多地關注非線性系統(tǒng)的控制問題，通過神經(jīng)網(wǎng)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(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)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(wǎng)絡與recarrent網(wǎng)絡統(tǒng)一的模型描述非線性動態(tài)系統(tǒng)，并提出了動態(tài)BP 參數(shù)在線調節(jié)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(fā)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(qū)域指引的進化模擬退火算法，他們將進化策略引入?yún)^(qū)域指引，它經(jīng)過選優(yōu)過程，最終達到求解問題的目的。

從上述各個階段發(fā)展軌跡來看，神經(jīng)網(wǎng)絡理論有更強的數(shù)學性質和生物學特征，尤其是神經(jīng)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(jīng)網(wǎng)絡理論研究的新挑戰(zhàn)，因而也是它發(fā)展的最大機會。90年代神經(jīng)網(wǎng)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(chǎn)生具有重要意義的概念和方法，并形成良好的工具。

3 神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展趨勢

3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡VC維計算

神經(jīng)計算技術已經(jīng)在很多領域得到了成功的應用，但由于缺少一個統(tǒng)一的理論框架，經(jīng)驗性成分相當高。最近十年里，很多研究者都力圖在一個統(tǒng)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(tǒng)學習能力的度量，VC維(Vapnik-Chervonenkis dimension)在確定神經(jīng)網(wǎng)絡的容量(capacity)、泛化能力(generalization)、訓練集規(guī)模等的關系上有重要作用。如果可以計算出神經(jīng)網(wǎng)絡的VC維，則我們可以估計出要訓練該網(wǎng)絡所需的訓練集規(guī)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(wǎng)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(shù)族，則F的VC維為X的子集E的最大元素數(shù)，其中E滿足：對于任意S?哿E，總存在函數(shù)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(shù)族F復雜度的度量，它是一個自然數(shù)，其值有可能為無窮大，它表示無論以何種組合方式出現(xiàn)均可被函數(shù)族F正確劃分為兩類的向量個數(shù)的最大值。對于實函數(shù)族，可定義相應的指示函數(shù)族，該指示函數(shù)族的VC維即為原實函數(shù)族的VC維。

3.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)挖掘

1996年，F(xiàn)ayyad、Piatetsky-Shapiro和Smyth對KDD(Knowledge Discovery from Databases)和數(shù)據(jù)挖掘的關系進行了闡述。但是，隨著該領域研究的發(fā)展，研究者們目前趨向于認為KDD和數(shù)據(jù)挖掘具有相同的含義，即認為數(shù)據(jù)挖掘就是從大型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)中提取人們感興趣的知識。

數(shù)據(jù)挖掘的困難主要存在于三個方面：首先，巨量數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集的分析，目前還沒有現(xiàn)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(shù)據(jù)庫技術相結合，但由于真實世界的數(shù)據(jù)關系相當復雜，非線性程度相當高，而且普遍存在著噪音數(shù)據(jù)，因此這些方法在很多場合都不適用。如果能將神經(jīng)計算技術用于數(shù)據(jù)挖掘，將可望借助神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)過半個多世紀的研究，神經(jīng)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(jīng)計算的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢進行了綜述，主要介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡VC維計算、基于神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)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(jīng)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(jīng)網(wǎng)絡(Pulsed Neural Networks)的研究;循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(Recurrent Neural Networks)的研究等；神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡的并行、硬件實現(xiàn)；容錯神經(jīng)網(wǎng)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.

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[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(jīng)網(wǎng)絡原理[M].機械工業(yè)出版社（第二版），2004.

人工神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)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(xiàn)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(guī)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(guī)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(jù)其建模理論不同，可將模型劃分為兩個大類：一類是以統(tǒng)計原理為基礎的傳統(tǒng)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(jīng)網(wǎng)絡(ANN)、灰色理論(GM)、支持向量機(SVM)等為基礎的創(chuàng)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(shù)據(jù)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(fā)現(xiàn)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(shù)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(chuàng)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(jīng)網(wǎng)絡與六種傳統(tǒng)的統(tǒng)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(shù)據(jù)預測時，神經(jīng)網(wǎng)絡明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的統(tǒng)計模型；采用長期（年度）數(shù)據(jù)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(jīng)網(wǎng)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(yōu)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(shù)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(shù)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(shù)據(jù)帶入GARCH類或SV類模型進行數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)進行的同類研究;二是我國學者運用創(chuàng)新型預測模型進行股市方面預測的文獻多于傳統(tǒng)的統(tǒng)計模型，而且從預測效果上看，創(chuàng)新型預測模型的預測精確度要高于傳統(tǒng)型統(tǒng)計類預測模型。

二、基于統(tǒng)計原理的預測模型與創(chuàng)新型預測模型的比較分析

1.建模的理論基礎不同。傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計原理的股票收益波動率預測模型是建立在統(tǒng)計分析理論基礎之上的。而處理基于概率統(tǒng)計的隨機過程，是要求樣本量越大越好，原始數(shù)據(jù)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(guī)律，即使有了統(tǒng)計規(guī)律也不一定是典型的。創(chuàng)新型預測模型則是完全脫離統(tǒng)計理論的基礎，以一種創(chuàng)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(jù)廣義能量變化規(guī)律，將歷史資料做累加處理，使其呈現(xiàn)出指數(shù)變化規(guī)律，然后建模。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型是建立在神經(jīng)網(wǎng)絡理論基礎之上的，它通過模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結構及信息處理和檢索等功能，建立神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行預測。支持向量機則依據(jù)的是統(tǒng)計學習的機器學習理論，通過凸優(yōu)化，使得局部解一定是最優(yōu)解，克服了神經(jīng)網(wǎng)絡收斂速度慢和局部極小點等缺陷。

2.對數(shù)據(jù)的要求與處理不同。基于統(tǒng)計原理的預測模型要求樣本量大并有很好的分布規(guī)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(fā)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(shù)據(jù)分布規(guī)律性不強，因此我國運用這類模型存在一定局限。而創(chuàng)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(shù)據(jù)就可對下一個數(shù)據(jù)進行預測。在處理技術上，灰色模型要對原始數(shù)據(jù)進行累加處理，使表面雜亂無章的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出明顯的指數(shù)規(guī)律，建模計算之后，再進行累減還原。神經(jīng)網(wǎng)絡模型則采用數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)環(huán)境下，通過自身結構的調整，提取數(shù)據(jù)特征，并對未來進行有效預測。

3.模型結構的穩(wěn)定性與適應性不同。基于統(tǒng)計原理的預測模型一經(jīng)建立，其模型結構具有較強的穩(wěn)定性，模型變量之間存在一個穩(wěn)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(wěn)定、簡單，而且都是單因素模型。但在實際中，預測環(huán)境是復雜多變的，一旦系統(tǒng)變量之間出現(xiàn)新的關系，該類模型則無法調整和適應。創(chuàng)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(tǒng)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(tǒng)，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(jīng)網(wǎng)絡和支持向量機都是變結構模型，通過網(wǎng)絡對新樣本的學習，調整其內部結構，從而適應系統(tǒng)變量的變化。對于非線性高維、高階問題神經(jīng)網(wǎng)絡和支持向量機會發(fā)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(tǒng)計原理的預測模型誤差較大，外推性差。因為基于統(tǒng)計原理的預測模型對數(shù)據(jù)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(chuàng)新型預測模型相對而言精確度較高，外推性強。原因是創(chuàng)新型預測模型對數(shù)據(jù)具有再處理或學習的過程?；疑Ｐ褪菍?shù)據(jù)進行了累加處理；而神經(jīng)網(wǎng)絡模型和支持向量機是對數(shù)據(jù)進行了學習，然后進行推理、優(yōu)化。因此，創(chuàng)新型預測模型的擬合度和外推能力都要高于統(tǒng)計類模型。

5.預測難度與預測時間長度不同?；诮y(tǒng)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(jù)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(shù)據(jù)是較長時間的歷史數(shù)據(jù)，因此可以對未來進行較長時間的預測。而創(chuàng)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(jīng)網(wǎng)絡進行股票收益波動率預測，其過程相對較難，因為神經(jīng)網(wǎng)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(shù)的確定。核函數(shù)的確定難度較大。由于創(chuàng)新型預測模型對數(shù)據(jù)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(fā)展方向

1.創(chuàng)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(fā)展方向。首先，創(chuàng)新型預測模型能夠克服我國股市數(shù)據(jù)不完整、波動大、分布不合理等缺點，采用小樣本數(shù)據(jù)對股市進行短期預測，預測的精準度相對高于傳統(tǒng)的統(tǒng)計類預測模型。其次，創(chuàng)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(fā)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(fā)展的另一個發(fā)展方向。組合預測是將不同預測模型的預測結果依據(jù)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(fā)揮不同預測模型的優(yōu)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(fā)展方向。目前股票收益率預測模型都屬于數(shù)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(fā)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(fā)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(jīng)網(wǎng)絡理論基礎范文第3篇

開展礦產(chǎn)資源綜合區(qū)劃功能分區(qū)研究，對進行差別化管理政策的制定、空間分區(qū)管理有理論和實踐意義。在分析礦產(chǎn)資源綜合區(qū)劃影響因素的基礎上，構建以資源條件、開發(fā)基礎、生態(tài)條件、區(qū)域經(jīng)濟潛能為準則層的礦產(chǎn)資源綜合區(qū)劃二級區(qū)劃的指標體系和分區(qū)體系。分析和討論了礦產(chǎn)資源綜合區(qū)劃二級區(qū)劃分區(qū)方法，并采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法對甘肅省礦產(chǎn)資源綜合區(qū)劃二級區(qū)劃進行分類研究，將甘肅省劃分為重點發(fā)展、一般發(fā)展、限制發(fā)展和禁止發(fā)展4類功能區(qū)。結果表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類結果符合實際，是對傳統(tǒng)區(qū)劃方法的重要補充。

關鍵詞：

綜合區(qū)劃；礦產(chǎn)資源；BP神經(jīng)網(wǎng)絡；功能分區(qū)

區(qū)劃是從區(qū)域角度觀察和研究地域綜合體，探討區(qū)域單元的形成發(fā)展、分異組合、劃分合并和相互聯(lián)系，是對過程和類型綜合研究的概括和總結[1]。綜合區(qū)劃是人與環(huán)境系統(tǒng)研究對可持續(xù)發(fā)展的重大理論貢獻[2]，是當前地域系統(tǒng)研究和全球環(huán)境變化人文因素研究的熱點[3,4]，不同部門綜合區(qū)劃研究也取得很多理論成果[5-9]。第三輪礦產(chǎn)資源規(guī)劃編制要求開展礦產(chǎn)資源基礎、開發(fā)條件、生態(tài)約束、區(qū)域發(fā)展需求等各因素整合起來的礦產(chǎn)資源綜合區(qū)劃研究，為分區(qū)規(guī)劃、分類指導礦產(chǎn)資源勘查、開發(fā)利用與保護，為礦產(chǎn)資源規(guī)劃編制提供理論依據(jù)。楊博等[10,11]已對礦產(chǎn)資源綜合區(qū)劃的概念內涵、區(qū)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(chǎn)資源綜合區(qū)劃體系劃分為兩級，一級為地域分區(qū)，二級為功能分區(qū)。并認為二級區(qū)劃指標體系應包含礦產(chǎn)資源基礎條件、礦產(chǎn)資源開發(fā)條件、生態(tài)條件、地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平等綜合性指標。本文擬探討礦產(chǎn)資源綜合區(qū)劃二級區(qū)劃指標體系、分區(qū)方法，并以縣區(qū)為基本單位，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法開展甘肅省礦產(chǎn)資源綜合區(qū)劃二級區(qū)劃功能分區(qū)研究，為豐富和拓展區(qū)劃的方法和途徑，并為礦產(chǎn)資源綜合區(qū)劃分區(qū)研究和礦產(chǎn)資源規(guī)劃提供理論依據(jù)和實證參考。

1礦產(chǎn)資源綜合區(qū)劃二級區(qū)劃指標體系與分區(qū)體系

1.1礦產(chǎn)資源綜合區(qū)劃二級區(qū)劃指標體系

綜合考慮礦產(chǎn)資源勘查、開發(fā)利用與保護全過程，可以發(fā)現(xiàn)其受到資源因素、環(huán)境因素、社會因素、經(jīng)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(shù)據(jù)可獲得性與可對比性、系統(tǒng)性和導向性等原則基礎上，構建礦產(chǎn)資源綜合區(qū)劃二級區(qū)劃指標體系，從而實現(xiàn)區(qū)域劃分。其中目標層為礦產(chǎn)資源合理開發(fā)與區(qū)劃可持續(xù)發(fā)展，準則層包括礦產(chǎn)資源條件、開發(fā)基礎、生態(tài)條件和區(qū)域經(jīng)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(chǎn)資源綜合區(qū)劃二級區(qū)劃分區(qū)體系

依據(jù)礦產(chǎn)資源綜合區(qū)劃的定義，以及礦產(chǎn)資源綜合區(qū)劃指標體系，按照區(qū)劃的目標和功能，劃分礦產(chǎn)資源綜合區(qū)劃二級區(qū)劃體系。根據(jù)礦產(chǎn)資源綜合區(qū)劃影響因素指標分析，可以知道礦產(chǎn)資源基礎為綜合區(qū)劃核心要素，其他如開發(fā)條件、區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平等因素是綜合區(qū)劃的重要影響因素，而生態(tài)條件礦產(chǎn)資源綜合區(qū)劃約束性因素。因此，本文認為礦產(chǎn)資源綜合區(qū)劃二級區(qū)區(qū)劃應該包含重點發(fā)展、禁止開發(fā)、限制發(fā)展、一般發(fā)展等四種類型區(qū)，其中一般發(fā)展區(qū)為其他三類發(fā)展區(qū)的補充，不單獨劃分。因此，礦產(chǎn)資源綜合區(qū)劃二級區(qū)可劃分為：礦產(chǎn)資源重點發(fā)展區(qū)、生態(tài)保護區(qū)（禁止開發(fā)區(qū)）、限制發(fā)展區(qū)和一般發(fā)展區(qū)。

2基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的礦產(chǎn)資源綜合區(qū)劃功能分區(qū)

2.1礦產(chǎn)資源綜合區(qū)劃二級區(qū)劃分區(qū)方法

礦產(chǎn)資源綜合區(qū)劃受自然、社會、環(huán)境、經(jīng)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(chǎn)資源綜合區(qū)劃難以劃分?，F(xiàn)有比較常見的區(qū)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(qū)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(nóng)業(yè)水資源高效利用綜合分區(qū)，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(jīng)網(wǎng)絡方法在區(qū)域劃分中取得了很好地效果[18-23]，但表1礦產(chǎn)資源綜合區(qū)劃指標體系目標層準則層指標層具體指標礦產(chǎn)資源合理開發(fā)與區(qū)劃可持續(xù)發(fā)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(chǎn)地年度開采總量大中型礦山數(shù)量基礎地質調查工作覆蓋率基礎儲量資源量大型礦產(chǎn)地中型礦產(chǎn)地年度開采總量大型礦山數(shù)量中型礦山數(shù)量開發(fā)基礎可利用土地資源可利用水資源交通優(yōu)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(tài)條件生態(tài)重要性生態(tài)脆弱性生物多樣性保護重要性水源涵養(yǎng)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(huán)境影響性水土流失易發(fā)性森林覆蓋率區(qū)域經(jīng)濟潛能工業(yè)化階段礦業(yè)所占比重三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值結構人均GDP礦業(yè)經(jīng)濟占GDP比重目前應用神經(jīng)網(wǎng)絡進行庫上次資源綜合區(qū)劃分區(qū)的案例還未見報道。本文擬選取產(chǎn)資源條件、開發(fā)基礎、生態(tài)條件和區(qū)域經(jīng)濟潛能等指標層和指標因子，運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法，進行礦產(chǎn)資源綜合區(qū)劃二級區(qū)劃分區(qū)劃分，目的在于探索實踐定量途徑在區(qū)劃劃分中的應用，拓展區(qū)劃的方法和途徑。

2.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡及其理論基礎

2.2.1神經(jīng)網(wǎng)絡的分類

神經(jīng)網(wǎng)絡理論的研究工作始于上世紀中頁，McMulloch和Pitts首先提出神經(jīng)元的形式化模型[24]，并進行邏輯函數(shù)運算，開啟了人工神經(jīng)網(wǎng)絡的理論研究。經(jīng)過多年的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡的理論和應用研究在數(shù)學和工程學方面取得了豐碩的成果，產(chǎn)生出了諸如向前神經(jīng)網(wǎng)絡、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡、隨機神經(jīng)網(wǎng)絡及自組織神經(jīng)網(wǎng)絡等30多種不同類型、結構的神經(jīng)網(wǎng)絡等，這些模型又大致分為三類：前向神經(jīng)網(wǎng)絡（以BP網(wǎng)絡為典型代表），反饋神經(jīng)網(wǎng)絡（以Hopfidld網(wǎng)絡為典型代表）以及自組織神經(jīng)網(wǎng)絡（以SOFM網(wǎng)絡為典型代表）。從系統(tǒng)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(tài)的非線性映射f，BP這種前向網(wǎng)絡通過非線性處理能力可較好的逼近映射f。

2.2.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的理論分析

BP神經(jīng)網(wǎng)絡是基于BP算法的多層前饋網(wǎng)絡，其網(wǎng)絡結構簡單，算法成熟，具有自學習和自適應等優(yōu)點。BP算法通過輸入、輸出數(shù)據(jù)樣本集，根據(jù)誤差反向傳遞的原理，對網(wǎng)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(xù)不斷地在相對誤差函數(shù)梯度下降的方向上，對網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)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?zhèn)鞑ミ^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(jīng)網(wǎng)絡聚類步驟

2.3.1BP神經(jīng)網(wǎng)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(chǎn)地、年度開采總量、大中型礦山數(shù)量、可利用土地資源、可利用水資源、交通優(yōu)勢度、生態(tài)重要性、生態(tài)脆弱性、工業(yè)化階段、礦業(yè)所占比重等。隱含層。進行BP網(wǎng)絡建模時，隱層數(shù)的確定至關重要。隱層數(shù)沒有強制的規(guī)定，隱層數(shù)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(shù)小于訓練樣本數(shù)的前提下，達到精度要求時的隱層數(shù)越少越好，本文將隱含層也設為12層。輸出層。輸出層根據(jù)研究目的而確定，筆者以農(nóng)用地的土地適宜性為輸出層。在BP網(wǎng)絡結構中，每層都是用數(shù)值來刻畫，而農(nóng)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(shù)值進行刻畫。根據(jù)礦產(chǎn)資源綜合區(qū)劃二級區(qū)劃分區(qū)體系，綜合礦產(chǎn)資源不同功能分區(qū)，即開發(fā)強度、限制性強度和生態(tài)保護能力的高低，將二級區(qū)劃開發(fā)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(jù)甘肅省實際，結合專家的知識經(jīng)驗，確定14個市州的12個指標層形成的二級區(qū)劃開發(fā)適宜性指標作為訓練樣本，即給定14個市州二級區(qū)劃開發(fā)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(shù)據(jù)分析與處理

本研究以甘肅省為對象展開實證分析，以縣區(qū)為基本單位進行數(shù)據(jù)收集和處理，主要針對二級區(qū)劃指標層指標逐一收集，數(shù)據(jù)資源主要來源于《甘肅統(tǒng)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(shù)據(jù)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(chǎn)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(chǎn)地、年度開采總量、大中型礦山數(shù)量引用2013年礦產(chǎn)資源儲量年報數(shù)據(jù)；可利用土地資源引用2008年土地總體利用規(guī)劃數(shù)據(jù)；可利用水資源引用2013年甘肅統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)；各縣區(qū)交通優(yōu)勢度采用金鳳君[26]等計算方法，依據(jù)甘肅省2013年鐵路、公路網(wǎng)地理圖屬性數(shù)據(jù)計算得到；各縣區(qū)生態(tài)重要性和生態(tài)脆弱性指標數(shù)據(jù)來源于甘肅省生態(tài)功能區(qū)劃；各縣區(qū)工業(yè)化階段和礦業(yè)所占比重來源于2013年甘肅統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)。礦產(chǎn)資源綜合區(qū)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(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)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(shù)據(jù)進行網(wǎng)絡訓練，進而錄入其他各縣的各類指標數(shù)據(jù)，使用newff函數(shù)創(chuàng)建級聯(lián)前向神經(jīng)網(wǎng)絡，輸入層和輸出層的神經(jīng)元采用tansig傳遞函數(shù)，隱含層與輸出層采用purelin函數(shù)，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(jīng)網(wǎng)絡分類結果的空間聚集性較高，基本反映了甘肅省礦產(chǎn)資源分布的區(qū)域特征。BP神經(jīng)網(wǎng)絡輸出結果為4類區(qū)域。第一類為礦產(chǎn)資源重點發(fā)展區(qū)，第二類為礦產(chǎn)資源一般發(fā)展區(qū)，第三類為礦產(chǎn)資源限制發(fā)展區(qū)，第四類為生態(tài)保護區(qū)（禁止開發(fā)區(qū)）。每一類發(fā)展區(qū)都包括若干縣區(qū)，每類發(fā)展區(qū)與所保護的縣區(qū)都有很強的相關性，如重點發(fā)展區(qū)包含：金川區(qū)、平川區(qū)、崇信縣、華亭縣等4個縣區(qū)，這些縣都是礦產(chǎn)資源儲量豐富，礦產(chǎn)資源開發(fā)強度高，礦業(yè)產(chǎn)值高的地區(qū)；限制發(fā)展區(qū)大都為礦產(chǎn)資源儲量較為匱乏，或者開發(fā)基礎條件較差，不適宜大規(guī)模進行礦產(chǎn)資源開發(fā)的地區(qū)；生態(tài)保護區(qū)（禁止開發(fā)區(qū)）如卓尼縣、舟曲縣、碌曲縣、肅南縣等，大都位于自然保護區(qū)，不適宜進行礦產(chǎn)資源開發(fā)。

3討論

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡開展的礦產(chǎn)資源綜合區(qū)劃二級區(qū)劃分區(qū)，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(yōu)點：（1）能夠快速把握區(qū)域的分異特點，進行大范圍的區(qū)劃工作；（2）BP網(wǎng)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(jīng)驗集成的區(qū)劃方法相比，BP神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡進行的礦產(chǎn)資源綜合區(qū)劃二級區(qū)劃分具有劃分層次明顯、區(qū)域分割清晰、客觀性強等優(yōu)點，是對傳統(tǒng)區(qū)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(jīng)網(wǎng)絡方法開展分區(qū)研究，通過對不同方法的對比分析，總結出最優(yōu)區(qū)劃方案。

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人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論基礎范文第4篇

關鍵詞：中央空調；節(jié)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(chuàng)造舒適而健康的室內空氣環(huán)境，中央空調勢必成為21世紀健康環(huán)境不可或缺的重要組成部分之一。但中央空調系統(tǒng)運行耗能很大，在某些工業(yè)發(fā)達國家，供暖和空調系統(tǒng)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(tǒng)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(tǒng)的能耗，在世界能源日益緊張、環(huán)境保護日益重要的今天，探討空調系統(tǒng)的節(jié)能環(huán)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?？照{自控系統(tǒng)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(tǒng),更是取決于空調系統(tǒng)的合理性及空調的對象特性。

2、溫濕度相關性

多數(shù)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(shù)常常是在一個調節(jié)對象里同時進行調節(jié)的兩個被調量，且這兩個參數(shù)在調節(jié)過程中又相互影響。

3、干擾性

空調系統(tǒng)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(tǒng)的運行。

4、整體控制性

空調自動控制系統(tǒng)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(huán)節(jié)緊密聯(lián)系在一起的整體控制系統(tǒng)?？照{系統(tǒng)中空氣處理設備的啟停都要根據(jù)系統(tǒng)的工作程序,按照有關的操作規(guī)程進行,處理過程的各個參數(shù)調節(jié)及聯(lián)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(tǒng)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(jié)的。同時在內外條件發(fā)生顯著變化時要改變運行調節(jié)方式,即進行運行工況的轉換。

二、中央空調系統(tǒng)節(jié)能的意義

1、建筑節(jié)能法規(guī)要求空調系統(tǒng)降低能耗

長期以來，當季節(jié)變化、晝夜溫差變化、溫室效應和空調實際使用工況發(fā)生變化時，中央空調系統(tǒng)在傳統(tǒng)的運行模式下，能源浪費很大。就我國情況而言，現(xiàn)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(xiàn)實迫使國家把公共建筑節(jié)能提升到戰(zhàn)略高度，相應制定了節(jié)約能源法，對公共建筑能耗國家實施國家節(jié)能標準。

2、產(chǎn)業(yè)辦公樓宇的發(fā)展對空調系統(tǒng)節(jié)能提出了更高的要求

現(xiàn)階段，產(chǎn)業(yè)辦公樓從發(fā)展初期的以“產(chǎn)權式商鋪”為主要銷售模式逐漸被經(jīng)營持有型物業(yè)所取代，從投資者的經(jīng)濟效益來說，過去一段時間由于利潤的實現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)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(tǒng)效率低、能耗大。而目前越來越多的項目——主要為商業(yè)辦公地產(chǎn)，以持有物業(yè)持續(xù)經(jīng)營為主要贏利模式，這勢必使投資者及發(fā)展商從一開始就關注能耗問題。現(xiàn)階段我國中央空調能耗現(xiàn)狀概述我國現(xiàn)階段中央空調系統(tǒng)的應用中，更多的關注的是空調系統(tǒng)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(tǒng)的能耗情況。

三、中央空調節(jié)能環(huán)保技術

1、太陽能空調

太陽能是一種可持續(xù)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(tǒng)的利用率和經(jīng)濟性。

太陽能空調熱水系統(tǒng)的優(yōu)點：季節(jié)適應性好。太陽能空調系統(tǒng)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(tǒng)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(huán)境保護。

2、變頻空調系統(tǒng)

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(jù)需要控制空調器的輸出能力。在中央空調系統(tǒng)中目前運行使用的大部分空調輸送系統(tǒng)，大都按傳統(tǒng)方法設計運行，即根據(jù)空調的最大負荷設計水系統(tǒng)和風系統(tǒng)，而空調系統(tǒng)大部分時間處于部分負荷狀態(tài)，一般水系統(tǒng)通過閥門節(jié)流，風系統(tǒng)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(jié)方式能量浪費嚴重。有資料統(tǒng)計表明，此類調節(jié)方式中，定速泵和風機所耗電能有60％一70％消耗于調節(jié)閥、節(jié)流控制壓降等處，因此改變空調輸送系統(tǒng)的流量調節(jié)方式，節(jié)能潛力巨大，而變頻調速技術的發(fā)展成熟，可將其應用于空調輸送系統(tǒng)中，當空調負荷下降時，通過變頻裝置調節(jié)水泵(風機)的轉速，從而減少水(風)量，節(jié)省電機的耗電量，達到節(jié)能目的。

3、智能控制技術

智能控制技術是自動化技術發(fā)展到高級階段的產(chǎn)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(jīng)網(wǎng)絡控制技術等。對于現(xiàn)代空調日益復雜的系統(tǒng)，傳統(tǒng)控制技術難以實現(xiàn)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(shù)學、人工智能和計算機科學等多種學科相互滲透而產(chǎn)生的一種具有很強理論性的控制技術。模糊控制系統(tǒng)的理論基礎是模糊集合論、模糊邏輯推理規(guī)則和模糊語言變量，計算機控制技術是其系統(tǒng)的主要實現(xiàn)形式，其核心為智能模糊語言控制器。這種控制系統(tǒng)具有智能性和自學習性，并且并不需要建立精確的系統(tǒng)數(shù)學模型，適用于復雜的系統(tǒng)和過程。目前模糊控制已經(jīng)在中央空調的定風量空調系統(tǒng)和變風量空調系統(tǒng)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(jié)，可以受到不錯的節(jié)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(jù)比較結果自動調節(jié)回水調節(jié)閥的開度，以實現(xiàn)控制冷凍水流量的目的，從而使室內溫度穩(wěn)定在設定值。對于這個自動控制系統(tǒng)，新風溫度的變化是系統(tǒng)的一個干擾量，為了提高系統(tǒng)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(tǒng)中。采用模糊控制的回風濕度自動控制系統(tǒng)與回風溫度自動控制系統(tǒng)工作原理相類似。

（2）神經(jīng)網(wǎng)絡控制。神經(jīng)網(wǎng)絡控制融合了人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論和系統(tǒng)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(jīng)系統(tǒng)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(wǎng)絡。神經(jīng)網(wǎng)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(tǒng)中，采用神經(jīng)網(wǎng)絡代替原來的控制器或辨識器，就構成了神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)。這種控制方式對于復雜的、不確定的系統(tǒng)具有良好的控制效果，整個控制系統(tǒng)可以獲得較高的穩(wěn)定性和動靜態(tài)性能。并且對于變化的環(huán)境有著良好的適應性?；谶@些優(yōu)秀的性能，神經(jīng)網(wǎng)絡控制技術在中央空調的控制系統(tǒng)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(jīng)取得了長足地發(fā)展，節(jié)能環(huán)保技術成為施工技術中控制的重點，同樣的現(xiàn)今我國的很多的施工建設都是和節(jié)能相關聯(lián)，我國的科學家也在不斷地研究和探索節(jié)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(xiàn)節(jié)能和環(huán)保這兩個目標。

參考文獻

[1]譚胤.張德源智能中央空調節(jié)能系統(tǒng)設計實現(xiàn)[期刊論文]-工業(yè)控制計算機2013.

人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論基礎范文第5篇

[關鍵詞] 數(shù)理統(tǒng)計方法；配伍優(yōu)化；配伍規(guī)律；配伍禁忌

[收稿日期] 2013-12-26

傳統(tǒng)中醫(yī)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(guī)律研究的內容主要是依據(jù)中醫(yī)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(xié)同或拮抗作用的中藥配合應用的藥物間聯(lián)系或內在規(guī)律。方劑配伍規(guī)律內涵的揭示是中醫(yī)藥現(xiàn)代化的要求，同時也是中醫(yī)藥走向國際化的必備要素，可為我國獨立自主的知識產(chǎn)權與專利保護提供有力的科學依據(jù)。近年來，越來越多的現(xiàn)代科學技術和方法應用于中藥復方配伍規(guī)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(guī)律和機制；采用血清藥理學實驗，揭示中藥復方在體內發(fā)揮療效的活性物質[8-10]；復方藥物在體內的代謝規(guī)律[11-13]；中藥復方譜效關系研究[14-15]等。而運用數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)學模型等方法作為定量化分析與推斷數(shù)據(jù)資料、探究事物內在規(guī)律的手段，從數(shù)學關系的角度對復方配伍規(guī)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(guī)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(guī)律的數(shù)理統(tǒng)計實驗研究主要集中在：數(shù)據(jù)處理和實驗研究兩方面。其中數(shù)據(jù)處理包括：數(shù)據(jù)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(lián)合設計法等。利用現(xiàn)代數(shù)理統(tǒng)計理論方法與技術研究中藥方劑配伍規(guī)律和內涵，一方面可以促進處方配伍配比的優(yōu)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(yī)藥事業(yè)走向現(xiàn)代化國際化，使中藥方劑更易于被國際醫(yī)藥界所接受。本文就數(shù)理統(tǒng)計方法在中藥復方配伍研究中的應用，從方藥配伍劑量優(yōu)化、中藥配伍作用規(guī)律、中藥配伍禁忌規(guī)律等方面進行綜述。

1 方藥劑量配伍優(yōu)化研究

方劑療效是復方藥物相互作用所表現(xiàn)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(yōu)化不僅可以對處方藥物進行優(yōu)化篩選，提高藥物療效，同時也是中藥新藥開發(fā)的重要任務之一?；诖诵枨?，許多學者利用不同的數(shù)理統(tǒng)計方法對中藥劑量配伍優(yōu)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(yōu)化水平組合的一種高效的多因素實驗。其特點表現(xiàn)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(guī)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(shù)據(jù)結果的分析，即代表性?；谶@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(yōu)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(yōu)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(jié)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(yōu)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(yōu)選配比三拗湯對哮喘模型各指標均表現(xiàn)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(shù)據(jù)處理，從而優(yōu)化藥味和藥量的最佳配比，以一個新的角度為劑量配伍優(yōu)選從飲片配伍研究過渡到組分配伍研究提供了數(shù)據(jù)依據(jù)和方法參考。然而，相比于復方劑量配比優(yōu)化的特殊要求，目前的正交設計試驗還未能實現(xiàn)多目標優(yōu)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(yōu)化的效果及其優(yōu)勢的發(fā)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(xiàn)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(shù)、因素水平的限制，實驗次數(shù)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(yōu)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(yōu)化復方最佳劑量方法的可行性?；诰鶆蛟O計法可以更全面更充分地優(yōu)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(xiàn)代中醫(yī)藥優(yōu)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(shù)，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(wěn)定及導致分析誤差增大。

1.2 優(yōu)化方法

響應面方法作為優(yōu)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(shù)據(jù)分析和最優(yōu)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(lián)合應用在方藥劑量配伍優(yōu)化方面的實驗研究中。謝臻等[39]應用Doehlert設計-渴求函數(shù)-響應曲面優(yōu)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(shù)學模型運用到中藥復方配伍研究的初步探討，為數(shù)學模型在中藥復方配伍的推廣和應用提供理論依據(jù)。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(jīng)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(yōu)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(yǎng)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(xiàn)為相加作用。而其他比例則表現(xiàn)出小劑量相加，大劑量協(xié)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(yōu)化（MO）的三聯(lián)法，簡稱ED-NM-MO三聯(lián)法，對經(jīng)基線等比增減設計的丹參、三七不同配比的藥效學數(shù)據(jù)進行非線性擬合和多目標優(yōu)化，從而實現(xiàn)方劑劑量配比的非線性多目標優(yōu)化。結果表明，可以根據(jù)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(yōu)比例。這種適合復方特點的優(yōu)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(yōu)化。

此外，鑒于星點設計-響應面優(yōu)化法有著操作簡單、試驗精度高、實驗次數(shù)少等優(yōu)點，其在工藝優(yōu)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(shù)據(jù)處理方法

數(shù)據(jù)處理是對數(shù)據(jù)的采集、存儲、檢索、加工、變換和傳輸。常用的數(shù)據(jù)處理方法有數(shù)據(jù)挖掘[57]、回歸分析[58]等。數(shù)據(jù)處理方法可以從大量的、雜亂無章的數(shù)據(jù)中抽取并推導出特定的有意義的數(shù)據(jù)?；诖斯δ?，許多學者都將數(shù)據(jù)處理方法應用于方藥劑量配伍優(yōu)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(fā)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(shù)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(jīng)網(wǎng)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(jīng)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(yōu)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(yōu)化目標有不同的最優(yōu)化配伍組合。商洪才等[63]應用多目標模糊優(yōu)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(shù)據(jù)進行處理，結果觀察到丹參、三七在最優(yōu)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(jié)功能上優(yōu)于2種藥的單獨應用（10∶0，0∶10）。

雖然目前應用數(shù)學方法對方藥劑量配伍優(yōu)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(shù)理統(tǒng)計方法的優(yōu)勢對中藥復方藥味組成與藥量配比優(yōu)化給予中肯的評價，同時數(shù)理統(tǒng)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(shù)學方法本身都有待進一步完善。

2 中藥配伍作用規(guī)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(jù)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(fā)揮整體增效減毒調節(jié)作用，使各具特性的群藥組合成一個新的有機整體。方劑經(jīng)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(shù)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(guī)律，許多學者在研究復方配伍作用規(guī)律的實驗中引入了數(shù)理統(tǒng)計方法。

2.1 藥理作用變化規(guī)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(shù)學模型去探討中藥配伍的變化規(guī)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(guī)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(jié)點，中藥配伍關系為邊的網(wǎng)絡理論，將網(wǎng)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(guī)律，結果優(yōu)化出藥效最強、藥味數(shù)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(xié)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?；诮Y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(jù)測量的標準通徑系數(shù)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(yī)藥傳統(tǒng)理論為基點，將數(shù)理統(tǒng)計方法理論與技術結合藥理學實驗對方劑配伍規(guī)律進行研究，通過對實驗結果進行統(tǒng)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(guī)律，有助于對方劑配伍規(guī)律進入更深層次的研究。

2.2 化學成分變化規(guī)律研究

中藥數(shù)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(guī)律是目前需要解決的問題，許多學者利用數(shù)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(guī)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(shù)據(jù)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(guī)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(fā)現(xiàn)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(fā)現(xiàn)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(shù)學方法對方藥配伍規(guī)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(tǒng)研究提供了有力的方法支持，同時也對方藥配伍規(guī)律內涵的揭示有著重要的現(xiàn)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(yī)藥界共同認可的配伍禁忌之一。雖然歷代醫(yī)藥學家多遵信十八反十九畏作為配伍禁忌，但亦有醫(yī)藥學家認為相反藥同用，能相反相成，倘若運用得當，可產(chǎn)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(xiàn)代數(shù)理統(tǒng)計方法，觀察逐漸深入，對十八反配伍規(guī)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(xié)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(shù)理統(tǒng)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(zhèn)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(guī)律。結果發(fā)現(xiàn)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(chǎn)生的毒性大致與藜蘆單煎所產(chǎn)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(chǎn)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(jù)。

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(xiàn)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(shù)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(shù)理統(tǒng)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(guī)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(guī)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(guī)律的挖掘。通過將數(shù)學方法應用于臨床處方分析中，挖掘處方用藥的配伍規(guī)律，從而更好的指導臨床用藥。宋觀禮等[86]應用頻數(shù)分析、復雜網(wǎng)絡分析、點式互分析等方法對中醫(yī)診斷冠心病發(fā)病規(guī)律、癥狀規(guī)律、辨析規(guī)律、治法用藥規(guī)律進行數(shù)據(jù)挖掘分析。其中對于冠心病治法用藥規(guī)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(wǎng)絡分析對李發(fā)枝教授治療艾滋病帶狀皰疹及其后遺神經(jīng)痛的用藥規(guī)律進行研究，結果顯示治療艾滋病帶狀皰疹及其后遺神經(jīng)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(shù)據(jù)挖掘方法對潰瘍性結腸炎方劑用藥及配伍規(guī)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(shù)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(xiàn)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(guī)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(tǒng)中醫(yī)主觀性較強的辨證論治和經(jīng)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(tǒng)。從方藥配伍的劑量優(yōu)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(yōu)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(xiàn)了傳統(tǒng)中醫(yī)藥整體觀與系統(tǒng)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(yī)藥走向現(xiàn)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(yī)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(guī)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(shù)學擬合模型，如何更好的挖掘和發(fā)現(xiàn)復方中蘊含的豐富的配伍規(guī)律內涵，是值得深入探討研究的課題。

數(shù)理統(tǒng)計方法和計算機信息技術在醫(yī)藥領域中的應用，是現(xiàn)代科學技術迅速發(fā)展以及中藥事業(yè)自身發(fā)展的需要。數(shù)理統(tǒng)計方法通過對數(shù)據(jù)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(guī)律，具有數(shù)學化、定量化且準確簡捷的特點。將數(shù)理統(tǒng)計方法應用于中藥方劑配伍規(guī)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(shù)學語言定性定量分析中藥復方配伍的相互作用規(guī)律，而且能夠做到客觀準確，更有利于藥物之間的優(yōu)化篩選和進行藥效的評價。然而，數(shù)理統(tǒng)計方法在中藥方劑配伍規(guī)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(fā)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(huán)節(jié)上變得更復雜，這給全面準確地揭示方劑配伍規(guī)律的工作帶來了更高的難度。另一方面，相對而言，雖然數(shù)理統(tǒng)計方法能更好的輔助研究中藥方劑配伍規(guī)律，但目前的數(shù)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(shù)理統(tǒng)計方法的優(yōu)勢從而導致無法更全面準確的揭示方劑配伍規(guī)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(shù)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(shù)據(jù)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(xù)的而且需要被試驗者自由控制；數(shù)據(jù)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(shù)學方法的設計更多的是依靠試驗者或專業(yè)人員的經(jīng)驗和知識，當缺乏這樣的經(jīng)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(shù)理方法和數(shù)學模型，還沒有能夠充分吸收和利用數(shù)理統(tǒng)計方法的理論成果和科技發(fā)展技術對中藥復方的劑量配伍優(yōu)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(guī)律的研究。此外，將數(shù)理統(tǒng)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(yī)師根據(jù)病理診斷提供用藥參考，在數(shù)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(fā)展中，如何以中醫(yī)藥理論為指導，同時引入數(shù)學模型，在現(xiàn)有的基礎上突破傳統(tǒng)思維進行技術改進和方法創(chuàng)新，是當前建立客觀科學技術研究中藥方劑配伍規(guī)律的關鍵。

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[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）