[發明專利]一種藥用輔料分析管理方法及管理系統在審
| 申請號: | 202011287103.2 | 申請日: | 2020-11-17 |
| 公開(公告)號: | CN112331260A | 公開(公告)日: | 2021-02-05 |
| 發明(設計)人: | 王慶 | 申請(專利權)人: | 湘南學院 |
| 主分類號: | G16B15/30 | 分類號: | G16B15/30;G16H70/40 |
| 代理公司: | 北京國坤專利代理事務所(普通合伙) 11491 | 代理人: | 王峰剛 |
| 地址: | 423043 *** | 國省代碼: | 湖南;43 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 藥用 輔料 分析 管理 方法 系統 | ||
1.一種藥用輔料分析管理方法,其特征在于,所述藥用輔料分析管理方法包括以下步驟:
步驟一,通過信息獲取模塊利用信息獲取程序進行藥用輔料信息的獲取;通過信息分析模塊利用信息分析程序進行獲取的藥用輔料的信息的分析;
所述通過信息獲取模塊利用信息獲取程序進行藥用輔料信息的獲取,包括:
(1)將新獲取的信息進行存儲,并發送更新通知和新存儲數據給數據庫;
(2)根據更新通知和新存儲數據對數據庫中的藥用輔料信息進行更新;
(3)向數據庫發送信息獲取請求;
(4)數據庫接收信息獲取請求并發送對應信息至服務器,完成藥用輔料信息的獲取的獲取;
步驟二,通過分類標準確定模塊利用分類標準確定程序進行分類標準的確定;通過信息分類模塊利用信息分類程序依照確定的分類標準進行信息分類,得到多組依據不同分類標準劃分的信息;
所述通過信息分類模塊利用信息分類程序依照確定的分類標準進行信息分類,包括:基于最優訓練指標特征子集,獲取待分類的數據的最優特征;將所述待分類的數據的最優特征輸入PLS-logistic模型中;依照確定的分類標準,獲取所述待分類的數據的分類結果;
步驟三,通過信息對應模塊利用信息對應程序將分類信息與藥用輔料名稱進行對應;
步驟四,通過藥物狀態信息獲取模塊利用藥物狀態信息獲取程序進行藥物狀態信息的獲取,得到藥物狀態信息;通過藥物配伍模塊利用藥物配伍程序依照獲取的藥物狀態信息進行藥用輔料的選擇,以及對選擇的藥用輔料與藥物進行配伍;
步驟五,通過加工方案確定模塊利用加工方案確定程序依照藥物配伍進行藥物加工方案的確定;通過可行性分析模塊利用可行性分析程序對確定的加工方案進行可行性分析,進行可行性分析時具體包括:
1)分別獲取藥物以及藥用輔料的固液狀態,以及獲取藥物狀態信息;
2)獲取藥物的作用器官;
3)對作用器官對藥物的吸收、排斥特性進行分析;
4)結合藥用輔料的高溫耐性、低溫耐性、分解性、刺激性進行可行性分析。
步驟六,通過藥物加工模塊利用藥物加工程序進行藥物的加工;通過存儲模塊利用數據庫進行分析、管理信息的存儲。
2.如權利要求1所述藥用輔料分析管理方法,其特征在于,步驟二中,所述分類標準包括:固液狀態、刺激性氣味、顏色、禁忌、高溫耐性、低溫耐性、分解性、刺激性、胃液消化性。
3.如權利要求1所述藥用輔料分析管理方法,其特征在于,步驟二中,所述最優訓練指標特征子集的獲取方法為:
第一步,對所有數據樣本的指標特征進行預設次數的蒙特卡羅采樣,獲取預設次數個訓練指標特征集和測試指標特征集;
第二步,對于任一訓練指標特征集,通過偏最小二乘邏輯回歸PLS-logistic模型獲取每一訓練指標特征的回歸系數;
第三步,基于每一訓練指標特征的回歸系數和所述測試指標特征集通過競爭自適應重加權CARS算法,獲取第一預設個數訓練指標特征子集和對應的第一預設個數的準確率;
第四步,基于每一訓練指標特征集的第一預設個數訓練指標特征子集和對應的第一預設個數的準確率,獲取最優訓練指標特征子集。
4.如權利要求3所述藥用輔料分析管理方法,其特征在于,第一步中,所述訓練指標特征集中,每兩個訓練指標特征集的訓練指標特征子集是一一對應的。
5.如權利要求1所述藥用輔料分析管理方法,其特征在于,步驟四中,所述藥物狀態信息包括藥物固態信息、藥物混合態信息、藥物液態信息;所述藥物固態信息包括粉末狀、塊狀;所述藥物混合態信息為凝膠狀;所述藥物液態信息包括液體或是漿體。
6.如權利要求1所述藥用輔料分析管理方法,其特征在于,步驟四中,所述對選擇的藥用輔料與藥物進行配伍,包括:依照藥用輔料的分類標準,結合藥物的治療效果進行配伍。
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