专利名称：一种基于手机的制药配方远程自动获取方法
技术领域：
本发明涉及一种制药配方获取方法，特别涉及一种基于手机的制药配方远程自动获取方法。
背景技术：
配方关系制药设备生产加工药品的成败。错误的配方将导致生成出来的药品不合格，例如颗粒过大、药品成份比例不合标准等。根据生产加工的原料的各种参数，如何选择正确的配方，需要极富经验的技术工程师根据多年的生产经验才能给出来，而制药设备现场调试运行时，需要根据给的试验原料参数进行试运行，而现场安装调试工人并不熟悉配方如何设定，现有技术中，尚不能实现从公司远程获取试验运行的配方，工人外出调试效率低下。如图2所示，神经网络(Neural Network, NN)是由人工建立的以有向图为拓扑结构的动态系统，它通过对连续或断续的输入作状态相应而进行信息处理，具有容错、联想、 推测、记忆、自适应和自处理等特点，能较好的完成复杂输入和输出的非线性映射，并行处理能力强。在结构上，可以把一个神经网络划分为输入层、输出层和隐含层。输入层的每个节点对应一个个的输入变量，输出层的节点对应输出变量，可有多个。在输入层和输出层之间是隐含层(对神经网络的使用者来说不可见)，隐含层的层数和每层节点的个数决定了神经网络的复杂度。通过训练决定神经网络结构的隐含层极其所含节点的个数，以及节点之间的连接方式，建立输入变量和输出变量之间的非线性关系。因此神经网络特别适用于研究基于手机的制药配方远程自动获取方法。经过现有技术的文献检索发现，目前尚无基于手机的制药配方远程自动获取方法方面的专利文献。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于手机的制药配方远程自动获取方法，能够在制药设备的安装调试现场获取试验运行的配方，大大提高了设备调试工人调试设备的效率，能够保证制药设备顺利交货，同时，有助于制药厂家的尽快投产，具有显著的社会和经济效益。为了实现以上目的，本发明是通过以下技术方案实现的 一种基于手机的制药配方远程自动获取方法，包含如下步骤 步骤1 手机通过GPRS方式接入互联网；
步骤2 在所述的手机上输入原料参数并通过互联网发送至后台服务器； 步骤3 所述的服务器通过配方智能生成系统对所述的原料参数进行计算得到配方； 步骤4 所述的服务器将所述的配方通过互联网发回至手机； 步骤5 根据所述的配方进行制药的调试和试验。所述的步骤1中，所述的手机的系统中安装有配方获取客户端。所述的步骤3中的配方智能生成系统的核心是采用MATLAB开发的BP神经网络。
所述的BP神经网络模型拓扑结构的输入层神经元的节点对应原料参数；隐层神经元的数目N=训练样本数IK e随机取0到9之间的整数值；输出层的节点对应配方。所述的 原料参数包含原料种类、原料密度、原料粒度、浆液粘度、浆液比例、浆液温度以及亲水性。所述的配方包含进风温度、出风温度、物料温度、总时间、风机频率、风阀开度。所述的步骤3包含如下步骤
步骤3. 1 在MATLAB中对配方智能生成系统进行仿真训练，确定BP神经网络的权值和阈值；
步骤3. 2 =BP神经网络对原料参数进行处理，输出层生成配方参数。本发明与现有技术相比，具有以下优点
1、大大提高了设备调试工人调试设备的效率；
2、能够保证制药设备顺利交货；
3、有助于制药厂家的尽快投产；
4、具有显著的社会和经济效益。
图1为本发明一种基于手机的制药配方远程自动获取方法的逻辑框图2为本发明一种基于手机的制药配方远程自动获取方法的BP神经网络模型图。
具体实施例方式以下结合附图，通过详细说明一个较佳的具体实施例，对本发明做进一步阐述。如图广图2所示，一种基于手机的制药配方远程自动获取方法，包含如下步骤 步骤1 手机1通过GPRS方式接入互联网；该手机1的系统中安装有配方获取客户端。步骤2 现场调试工人在手机1的配方获取客户端中输入原料参数并通过互联网发送至后台服务器2 ；在本实施例中，该原料参数包含原料种类、原料密度、原料粒度、浆液粘度、浆液比例、浆液温度以及亲水性；服务器2选用普通的服务器即可，并通过有线或者无线的方式接入互联网。步骤3 服务器2通过配方智能生成系统对所述的原料参数进行计算得到配方；在本实施例中，该配方智能系统是采用MATLAB中的NN Tool神经网络工具箱，开发的基于神经网络的配方智能系统，该配方智能系统的核心是采用MATLAB开发的BP神经网络，该BP 神经网络包含输入层神经元、隐层神经元、输出层；所述的输入层神经元为原料参数；所述的隐层神经元数目N=训练样本数Λ+e (e取0到9之间的整数值，随机产生);所述的输出层为配方。包含如下步骤
步骤3. 1 在MATLAB中对配方智能生成系统进行仿真训练，确定BP神经网络的权值和阈值；进行神经网络仿真训练时，在MATLAB中按如下命令格式设置参数net. trainParam. show=1000,即每1000次计算显示一次；net. trainParam. Ir=O. 01，即学习率，学习率大了可能导致系统不稳定，小了会导致训练周期过长、收敛慢，达不到要求的误差，在本实施例中，选用默认的学习率，以达到合适的效果；net. trainParam. . mc=0. 98，即动量因子，可滤除学习过程中的高频振荡，可使学习率取较大值，从而加快学习速度；net. trainParam.. epochs=1000000 ；即训练次数；net. trainParam. . goal=le_2，即误差能达到的精度目标；
设置完以上各个参数后，采用传统的BP算法——批处理梯度下降法，训练BP神经网络，在本实施例中，经过11000次训练，BP神经网络即收敛到目标值，此时，得到BP神经网络的隐层的权值Wl和阈值Bi，BP神经网络的输出层的权值W2和阈值B2。步骤3. 2 神经网络系统对输入的原料参数进行处理，采用正向传播计算神经网络输出层的输出，由输出层生成配方参数。神经网络根据上述仿真训练时建立的输出层神经元与输出层神经元之间的关系， 自动根据输入层的原料参数，改变输出参数的值，通过输出层的神经元输出配方参数。这些输出变量和所需的配方一一对应，由输出层变量的值，就可以得到进风温度、出风温度、物料温度、总时间、风机频率、风阀开度的值。
设_入层为向= ( ι,Μ2αι^ 4,-α5,Μ6,α ),分别代表7祌原料参数,. 则输出层为向置,V = ( ,V2,,V5，,V6),分别代表配方参数中进风
it度.，出风鸛度、物料溢度.总ft间.风机頻率、风W开度的IU 其中_出层+第〗个1分1:为
权利要求
1.一种基于手机的制药配方远程自动获取方法，其特征在于，包含如下步骤 步骤1 手机(1)通过GPRS方式接入互联网；步骤2:在所述的手机(1)上输入原料参数并通过互联网发送至后台服务器(2)； 步骤3 所述的服务器(2)通过配方智能生成系统对所述的原料参数进行计算得到配方；步骤4:所述的服务器(2)将所述的配方通过互联网发回至手机(1)； 步骤5 根据所述的配方进行制药的调试和试验。
2.根据权利要求1所述的基于手机的制药配方远程自动获取方法，其特征在于，所述的步骤1中，所述的手机(1)的系统中安装有配方获取客户端。
3.根据权利要求1所述的基于手机的制药配方远程自动获取方法，其特征在于，所述的步骤3中的配方智能生成系统的核心是采用MATLAB开发的BP神经网络。
4.根据权利要求3所述的基于手机的制药配方远程自动获取方法，其特征在于，所述的BP神经网络模型拓扑结构的输入层神经元的节点对应原料参数；隐层神经元的数目N= 训练样本数/2+e，e随机取O到9之间的整数值；输出层的节点对应配方。
5.根据权利要求4所述的基于手机的制药配方远程自动获取方法，其特征在于，所述的原料参数包含原料种类、原料密度、原料粒度、浆液粘度、浆液比例、浆液温度以及亲水性。
6.根据权利要求4所述的基于手机的制药配方远程自动获取方法，其特征在于，所述的配方包含进风温度、出风温度、物料温度、总时间、风机频率、风阀开度。
7.根据权利要求1所述的基于手机的制药配方远程自动获取方法，其特征在于，所述的步骤3包含如下步骤步骤3. 1 在MATLAB中对配方智能生成系统进行仿真训练，确定BP神经网络的权值和阈值；步骤3. 2 =BP神经网络对原料参数进行处理，输出层生成配方参数。
全文摘要
本发明公开了一种基于手机的制药配方远程自动获取方法，包含如下步骤步骤1手机通过GPRS方式接入互联网；步骤2在手机上输入原料参数并通过互联网发送至后台服务器；步骤3服务器通过配方智能生成系统对所述的原料参数进行计算得到配方；步骤4服务器将该配方通过互联网发回至手机上；步骤5根据配方进行制药的调试和试验。本发明能够在制药设备的安装调试现场获取试验运行的配方，大大提高了设备调试工人调试设备的效率，能够保证制药设备顺利交货，同时，有助于制药厂家的尽快投产，具有显著的社会和经济效益。
文档编号H04L29/08GK102355524SQ20111018626
公开日2012年2月15日 申请日期2011年7月5日 优先权日2011年7月5日
发明者方正, 陈林 申请人:浙江迦南科技股份有限公司