氨磷汀晶体冻干制剂的制备过程研究及优化
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 引言 | 第10-12页 |
| 1 文献综述 | 第12-27页 |
| ·氨磷汀制剂的研究进展 | 第12-14页 |
| ·氨磷汀简介 | 第12页 |
| ·氨磷汀的发展概况 | 第12-14页 |
| ·真空冷冻干燥技术的研究进展 | 第14-20页 |
| ·真空冷冻干燥的概念 | 第14页 |
| ·冷冻干燥的特点 | 第14-15页 |
| ·冷冻干燥的原理 | 第15-16页 |
| ·冷冻干燥的工艺流程 | 第16-17页 |
| ·冷冻干燥的影响因素 | 第17-19页 |
| ·冷冻干燥的应用 | 第19-20页 |
| ·基于Matlab神经网络的简介 | 第20-23页 |
| ·定义及发展 | 第20-21页 |
| ·BP人工神经网络的操作流程 | 第21-23页 |
| ·人工神经网络的实现 | 第23页 |
| ·基于Matlab遗传算法简介 | 第23-26页 |
| ·定义及发展 | 第23-24页 |
| ·遗传算法的操作流程 | 第24-25页 |
| ·遗传算法的实现 | 第25-26页 |
| ·本论文的研究思路 | 第26-27页 |
| 2 真空冷冻干燥实验 | 第27-47页 |
| ·真空冷冻干燥实验部分 | 第27-31页 |
| ·实验仪器 | 第27页 |
| ·实验试剂 | 第27-28页 |
| ·氨磷汀冻干溶液添加剂的选择种类 | 第28页 |
| ·氨磷汀冻干溶液影响因素正交实验 | 第28-29页 |
| ·氨磷汀真空冷冻干燥过程工艺参数正交实验 | 第29-30页 |
| ·氨磷汀水分含量调整的冷冻干燥优化实验 | 第30-31页 |
| ·氨磷汀稳定性实验 | 第31页 |
| ·实验结果与讨论 | 第31-46页 |
| ·氨磷汀冻干溶液添加剂选择的分析 | 第31-32页 |
| ·氨磷汀真空冷冻干燥过程操作参数选择的分析 | 第32页 |
| ·氨磷汀冻干溶液影响因素正交实验分析 | 第32-34页 |
| ·氨磷汀真空冷冻干燥过程工艺参数实验的分析 | 第34-42页 |
| ·氨磷汀水分含量调整的冷冻干燥优化实验分析 | 第42-43页 |
| ·氨磷汀稳定性分析 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 3 基于人工神经网络的函数模拟 | 第47-61页 |
| ·人工神经网络模拟思路 | 第47页 |
| ·Matlab人工神经网络简介 | 第47-48页 |
| ·人工神经网络函数模拟 | 第48-60页 |
| ·问题描述 | 第48页 |
| ·人工神经网络各层参数的选择规则 | 第48-49页 |
| ·函数构造 | 第49-51页 |
| ·人工神经网络训练样本值 | 第51-54页 |
| ·人工神经网络Matlab程序的实现 | 第54页 |
| ·人工神经网络隐含层神经元个数确定分析 | 第54-57页 |
| ·人工神经网络函数模拟结果分析 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 4 基于遗传算法的数学模型优化求解 | 第61-72页 |
| ·遗传算法优化思路 | 第61页 |
| ·Matlab遗传算法简介 | 第61-63页 |
| ·数学模型 | 第63-65页 |
| ·问题描述 | 第63-64页 |
| ·自由变量的约束条件 | 第64-65页 |
| ·函数的约束条件 | 第65页 |
| ·目标函数 | 第65页 |
| ·遗传算法的优化求解 | 第65-68页 |
| ·遗传算法参数选择 | 第65-67页 |
| ·遗传算法程序的实现 | 第67-68页 |
| ·遗传算法优化结果分析 | 第68-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-73页 |
| 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 附录A 人工神经网络函数模拟程序 | 第78-82页 |
| 附录B 人工神经网络模拟函数应用 | 第82-86页 |
| 附录C 遗传算法优化程序 | 第86-90页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
