摘要：目的研究Logratio变换、PSO-BP神经网络及改进非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ)在药物处方配比优化中的应用,为药物混料设计的优化问题提供科学、合理的方法。方法针对复方甘草微乳混料试验数据,先对数据进行Logratio变换,之后以微乳粒径和有效成分皮肤滞留量两个评价指标为输出构建PSO-BP神经网络模型,再以PSO-BP为适应度函数采用NSGA-Ⅱ进行多目标寻优,最后将本文优化方案与原文优化方案进行比较。结果以粒径和有效成分皮肤滞留量作为输出的PSO-BP神经网络拟合模型的决定系数分别为R^(2)=0.97298和R^(2)=0.96334,且与原文使用的Scheffe多项式模型相比拟合效果更好。采用NSGA-Ⅱ优化目标函数所得3、4、6、7、10、11等方案的复方甘草微乳制备效果均优于原文方案,其中3号方案与原文方案相比,微乳粒径减小了3.02 nm,有效成分皮肤滞留量提高了18.31μg。结论将Logratio变换和PSO-BP神经网络结合应用于混料设计所得试验数据的模型构建中,并采用NSGA-Ⅱ获得最佳的药物处方配比,理论是可行且合理的。

摘要：众所周知在实验设计阶段确定样本含量和检验效能的重要性，应在设计阶段早期考虑样本含量估计，高估样本含量会影响实验的可行性，而低估样本含量会导致检验效能下降。当我们得到阴性结论时(P＞0．05)，我们关心的是检验效能的大小，即阴性结果是由于检验效能过低还是由于比较的两组间差别确实没有统计学意义。如果此时检验效能较高(＞75％)，阴性结果可解释为后者；反之，如果检验效能低于75％，需适当增加样本含量后再作分析。

摘要：目的探讨遗传算法作为正交试验设计优化分析方法的效果。方法利用木豆叶总黄酮提取的正交试验结果,比较直接法、最速上升法、遗传算法进行最优条件选择的优化分析效果。结果遗传算法确定的最优试验条件下,预计总黄酮的提取量达到1.0713mg/g,比最速上升法增加了0.1753mg/g,提高了20%;直接法只能在试验设计的各因素水平上确定最优试验条件,不能预测总黄酮的提取量。结论遗传算法是一种精度更高的优化方法,是正交试验设计优化分析的必要补充。

摘要：目的探讨生存分析log-rank检验样本含量估计的影响因素。方法应用PASS软件中的Lachin-Foulkes方法模块,设置不同的参数计算实例的样本含量来研究log-rank检验样本含量估计的影响因素。结果检验水准(包括单、双侧检验)、预期的检验效能、风险比、试验组和对照组例数是否均衡、随访的时间、删失率等因素都会影响log-rank检验样本含量估计。结论生存分析log-rank检验样本含量估计受诸多因素影响,设计阶段样本含量估算应考虑这些影响因素。

摘要：协方差分析是回归分析与方差分析相结合的一种统计检验方法。传统上方差分析与回归分析分别用于解决不同问题 ,直到本世纪三十年代前后 ,Ｒ Ａ Ｆｉｓｈｅｒ等人才将两种方法结合起来 ,形成与完善了协方差分析的理论与方法。其目的是将与效应指标 (Ｙ)呈直线关系的协变量 (Ｘ)化为相等后 ,再来检验Ｙ均数 (修正均数或调整均数 )间差别的显著性。其意义与功用详见各类统计教科书〔1,2〕,不再赘述。教学过程中由于其计算过程的复杂性 ,学生普遍感到难于理解。现以完全随机设计一元协方差分析为例 ,剖析回归分析与方差分析相结合的本质 ,帮助学生理解协方差分析的基本思想。例 :某地方病研究所调查了大骨节病患儿与非

摘要：目的探讨成年人尿镉水平及其他环境因素与糖尿病的关系。方法采用病例对照研究设计,纳入166例糖尿病病例和427例非糖尿病对照。采用结构式问卷调查研究对象的一般情况。采集研究对象外周血进行血糖及血生化指标的检测,采集尿液进行尿镉的检测,尿液指标以肌酐校正。非条件logistic回归模型分析糖尿病的影响因素,揭示其与尿镉之间的关系。结果文化程度为小学及以下(P=0.016)、女性(P=0.013)、不吸烟者(P=0.014)、不饮酒者(P=0.025)、以及BMI>25.00 kg/m^2的糖尿病者(P=0.040,P=0.025)尿镉水平高于同组的非糖尿病者;60~69岁糖尿病组的尿镉水平高于非糖尿病组(P=0.024)。多因素分析结果显示,糖尿病家族史(OR=3.19,95%CI:1.45~7.03)、文化程度(OR=1.50,95%CI:1.08~2.08)、尿镉水平(OR=1.61,95%CI:1.08~2.41)为糖尿病的影响因素。结论环境镉暴露和糖尿病有密切关系,减少镉暴露对糖尿病防控有一定意义。

摘要：目的比较微遗传算法与传统优化方法确定最优试验条件的效果。方法以琥珀酸维生素E、泊洛沙姆-188、0.1molNaOH作为影响因素;以粒径、ζ电位、克拉霉素(clarithromycin,CLA)乳剂相分布率作为评价指标,在Box-Behnken试验设计给定的条件下,通过最小二乘法拟合二阶响应面方程试验模型,分别运用Matlab2009a软件的函数模块、图形模块编制的遗传算法程序和ExpertDesign软件(Version7.1.6.0)的Box-Behnken设计的传统优化方法,筛选出最优试验条件,比较两种优化方法的效果。结果当评价指标和因素之间呈非线性回归关系时,Box-Behnken设计充分考虑到各影响因素间的交互作用,同时在中心点进行重复试验,提高了实验的准确性。经微遗传算法优化后试验因素琥珀酸维生素E、泊洛沙姆-188、0.1MNaOH最佳条件分别为:68.25%、0.52%、15.26%,评价指标粒径、ζ电位、CLA乳剂相分布率分别为:135.75nm、33.67mV、98.12%;经传统优化方法优化后试验因素琥珀酸维生素E、泊洛沙姆-188、0.1MNaOH最佳条件分别为:76.0%、0.5%、15.4%,评价指标粒径、ζ电位、CLA乳剂相分布率分别为:135.75nm、31.04mV、97.33%。结论对于三水平多因素的试验,采用Box-Behnken设计试验设计可以大大减少设计所花费的时间和成本,提高试验效率。微遗传算法相对于传统优化方法,可以从全局的角度搜索试验条件的最优组合,进行多个评价指标优化效果理想、程序可行、计算时间短、可以应用于解决多维解空间的实际问题。

摘要：目的研究小生境遗传算法在均匀试验设计多目标药物提取条件优化中的应用。方法对微萃取五味子的均匀试验数据建立以浸膏得率、五味子醇甲、五味子总木脂素的子目标模型,采用遗传算法分别对其进行单目标优化,NPGA对其进行多目标优化,搜索最优提取条件,比较搜索结果;利用课题组成员英国Glasgow大学软件工程师陈益编写的Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法寻优。结果单目标遗传算法优化可以得到各目标最大时的最优提取条件,NPGA进行三目标优化时,对各子目标进行了折衷处理使各子目标尽可能获得最大的解,在主要目标上达到了单目标最大函数值的76%以上,确定的最优提取条件的效果高于均匀试验中的任何一个方案。结论 NPGA搜索的Pareto非劣解是合理的,达到了较好的效果,为均匀试验设计最优条件选择提供了合理的方法,可推广到正交试验设计、析因试验设计的最优条件选择。

摘要：目的放宽交叉设计方差分析对残留效应假定和探讨交叉设计混合效应分析模型。方法建立三个模型以适应残留效应的不同假定,即残留效应为零、相等或不等,通过构造对数似然函数以及利用Fisher记分迭代算法可求得β和θ的极大似然估计与限制极大似然估计。结果用SAS程序实现了交叉设计混合效应模型分析,得到了有关参数的估计值和直接处理效应的比较结果,实例分析表明,混合效应模型能够提供更多的有效信息。结论混合效应模型较一般方差分析有更强的适应性,可完善和丰富交叉设计资料的分析方法。

摘要：目的比较三种传统优化方法和遗传算法基于中心复合设计的单目标优化时的特点。方法利用提高木聚糖酶产量的结果,分别用直接法、等高线法、最速上升法、遗传算法寻找最优结果,比较后得出结论。结果直接法、最速上升法、等高线法、遗传算法寻优的木聚糖酶含量分别为27.77UA/ml、23.93UA/ml、47.07UA/ml、51.04UA/ml。结论直接法可在其设计水平上较快找出结果,但不能保证局部或是全局达最优;在星点设计基础上的单目标寻优时等高线法的结果和遗传算法相当,等高线法可观察到部分因素对响应的影响大小,但存在局部最优和主观性较强的不足;最速上升法易陷入局部最优而忽略其他可能最优解。