基于层次分析法-熵权法结合遗传算法-反向传播神经网络优化金蒲橘泡腾片提取工艺

目的:采用正交试验及层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)-熵权法结合遗传算法(genetic algorithm,GA)-反向传播(back propagation,BP)神经网络优选金蒲橘泡腾片提取工艺。方法:以绿原酸、木犀草苷、菊苣酸提取量和出膏率为指标,采用AHP-熵权法确定各指标的复合权重系数,根据L9(34)正交实验对加水倍数、提取时间、提取次数进行考察,并结合GA-BP模型进一步优选金蒲橘泡腾片提取工艺。采用高效液相法测定绿原酸、木犀草苷、菊苣酸含量,以Agilent ZORBAX SB-Aq(5μm,4.6 mm×250 mm)为色谱柱,以乙腈-4 mL/L磷酸水溶液为流动相梯度洗脱,柱温25℃,流速为1.0 mL/min,检测波长为350 nm,进样量为10μL。结果:绿原酸、木犀草苷和菊苣酸分别在24.6~787.2 mg/L、0.9~14.4 mg/L和5.4~172.8mg/L范围内线性关系良好,平均加样回收率分别为101.58%、99.60%、105.31%,RSD分别为1.87%、1.99%、1.15%。正交试验筛选出最优提取工艺为加12倍水,提取2次,每次0.5 h,综合评分为95.59分;GA-BP模型优选的最优提取工艺为加12倍水,提取2次,每次1 h,综合评分为96.86分。工艺验证表明,正交试验所得最优工艺RSD为3.15%,GA-BP模型所得最优工艺的RSD为2.75%,与预测值相对误差仅有0.14%。结论:GA-BP模型结合AHP-熵权法优选的金蒲橘泡腾片提取工艺稳定,有较好的预测性,可为其制剂工艺研究提供新的思路。

层次分析-熵权法联合星点设计-响应面法优选胆汁制陈皮炮制工艺及饮片色度与成分相关性分析

目的研究胆汁制陈皮炮制的最佳工艺参数,明确饮片色度与主要成分之间的关系。方法采用星点设计-响应面法,以辅料用量、蒸制时间、干燥时间、干燥温度为考察因素,以橙皮苷、川陈皮素、橘皮素、牛磺胆酸钠含量及外观性状、醇浸出物含量为评价指标,采用层次分析-熵权法对各评价指标赋予相应权重,计算总评归一值,优选最佳炮制工艺;采用相关性分析和回归分析研究饮片色度与主要有效成分含量的相关性,构建色度-成分的回归方程。结果胆汁制陈皮最佳炮制工艺为每100g陈皮用20g蛇胆汁浸渍完全后,蒸制15min,45℃干燥162min。饮片色度值L^(*)、b^(*)值与橙皮苷、川陈皮素、橘皮素、牛磺胆酸钠4种成分含量均具有显著相关性,a^(*)值仅与牛磺胆酸钠含量具有相关性;构建了L^(*)、b^(*)值与4种成分含量及a^(*)值与牛磺胆酸钠含量的线性回归方程。结论采用星点设计-响应面法优化的胆汁制陈皮炮制工艺具有合理性、可行性,饮片色度与成分含量具有显著相关性。

基于层次分析-熵权法优选温肺平喘汤的提取工艺

目的:采用层次分析(AHP)-熵权法(EWM)建立多指标综合评价复方的方法,优化温肺平喘汤的提取工艺。方法:以芍药苷、甘草苷、迷迭香酸、丹酚酸B、甘草酸含量和干浸膏得率为评价指标,采用AHPEWM确定权重系数,通过L9(34)正交设计考察加水倍量、提取时间、提取次数对温肺平喘汤提取工艺的影响。结果:最佳提取工艺为8倍量水提取3次,每次1 h。结论:优选的提取工艺重复性好、稳定性好、提取率高,适用于温肺平喘汤的标准化生产。

基于遗传算法的约束等式修正法

层次分析法研究中的热点问题之一是判断矩阵的一致性修正问题。约束等式修正法可以快速将判断矩阵修正为一致性矩阵,该方法对矩阵的数值改动较大,对专家意见的保留度极低,使矩阵丢失原本含义,降低层次分析法的可靠性。在约束等式修正法中引入遗传算法的思想,通过构建合理的适应度函数,既能使矩阵通过一致性检验,又可以最大限度地保留专家意见。通过对适应度函数参数值的调整,可以自由调节专家意见与矩阵一致性指标的权重从而解决各种场景下的判断矩阵修正问题。本方法适应范围广且修正稳定。在解决某企业零件寿命预测的问题中发挥了重要的作用,有一定的实用价值。

基于专利特征的人工智能领域核心技术识别及发展趋势分析——层次分析(AHP)-熵权法

人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力,为助力中国人工智能产业实现核心技术突破,构建识别人工智能领域核心技术的方法并分析其现状。以智慧芽专利数据库收录的2000—2020年人工智能领域专利为数据源,从地域、申请人和国际专利分类号(IPC)层面分析人工智能领域技术的分布和发展情况;构建涵盖技术、法律和经济三维度的核心专利识别指标体系,基于层次分析(AHP)-熵权法的核心识别模型进行人工智能领域的核心技术识别。结果发现:世界人工智能技术正处于快速增长期,逐渐形成以企业主导技术创新模式;中国在体量和应用多元化上有所突破,但发展不均衡,核心技术研发存在一定短板;识别得到的14项核心技术均为美国持有,集中在语音识别、通信传输、电数据处理、图像分析技术领域,美国在人工智能产业领域占据主导地位,技术研发重心逐渐扩散,已经涉及医疗、交通、物流以及金融、工业等各个产业领域。所筛选出的核心专利符合世界人工智能技术领域发展现状,证明基于专利属性特征构建的三维核心技术识别模型具有一定的科学性和有效性。最后基于研究结论,从政府、企业和研发方向等方面对中国人工智能发展提出建议。

加速遗传算法的层次分析法的探讨

本文提出了一种改进的层次分析法??基于实数编码的加速遗传算法的层次分析法(RAGA-AHP),此方法可同时确定各层次各元素相对重要性的排序权值且把判断矩阵的一致性检验转化为一非线性系统的优化问题。RAGA-AHP法直观有效、简便可行,计算精度高于目前其它方法,该方法具有广泛的适用性,可应用于各种实际问题。本文利用此方法对中国乳品工业进行了实证分析,有效地指出了中国乳业存在问题的优序关系。

基于遗传算法的生产企业原材料订购方案

本文以生产企业为研究对象,对企业订单选择的决策进行了分析。首先,通过运用熵权法、层次分析法和模糊综合分析等方法,构建了一套企业能够有效甄别供应商价值的指标体系,根据企业历史订单数据,最终得出相关计算结果,辅助企业展开供应商优选。其次,对该企业过去5年的历史数据进行分析,并得到企业供应商的重要特征。最后,利用遗传算法,根据供应商特征对之前优选出的订单进行优化,满足了企业生产需求的最佳订单方案。

基于遗传算法和层次分析法的波形伸缩装置技术状况评定

提出一种伸缩装置技术状况评定方法。在对伸缩装置进行主体结构和附属结构划分的基础上,根据病害分级标准确定构件标度并对伸缩装置的构件进行评分,计算不同部件的技术状况评分;采用遗传算法和层次分析法计算桥梁伸缩装置不同部件和主体(附属)结构的权重;通过伸缩装置的总体得分评定其技术状况等级。并结合某波形伸缩装置工程实例,验证了该评定方法在桥梁评定中的适用性。

基于层次分析法和遗传算法的配电网多目标主动重构研究

结合配电网的运行情况,提出了一种基于层次分析法和遗传算法的配电网多目标主动重构方法。首先,将开关操作次数引入目标函数,形成由降低网损、提高电压质量、减少开关操作次数三部分构成的目标函数。其次,引入层次分析法确定目标函数各部分的权重系数,通过确定目标层、准则层与方案层,构建层次结构模型,科学地确定目标函数各部分的权重系数。最后,利用遗传算法对IEEE 33节点系统进行重构,仿真结果验证了算法的有效性。

基于层次分析-模糊综合评价法的新能源电力系统储能技术评价

以某新能源电力系统为例,从技术、经济、安全3个方面构建新能源电力系统储能技术评价指标体系,采用层次分析-模糊综合评价法评价该新能源电力系统的储能技术。结果表明,该新能源电力系统的储能技术水平比较好,同时,针对该新能源电力系统在储能技术中存在的问题,从研发合作、功能强化、体制机制等方面提出对策与建议。

基于遗传算法的隧道-坡体耦合稳定性分析

因受地形和线路的限制,隧道的进出口段以及隧道主体常处于边坡地形之中,此时需要将隧道-边坡作为整体进行稳定性分析。基于Janbu条分法,建立了原始边坡-隧道-路堤边坡三者耦合稳定性计算模型;应用遗传算法,进行了计算变量、安全系数表达式、适应度函数设计,运用MATLAB数学工具二次开发功能进行编程后,对不同条件下原始边坡-隧道-路堤边坡稳定性进行了计算,得出原始坡体随着隧道开挖承载力下降,随路堤修筑荷载增加,坡体安全系数逐渐降低,路堤修筑后的安全系数1.38大于规范规定的1.3,因此,原始边坡-隧道-路堤边坡处于稳定状态。

基于层次分析法-熵权法的河湖健康评估——以无锡蠡湖为例

在水生态安全的基础上,基于层次分析-熵权法模型,构建了蠡湖健康评估体系。将主观评价和客观评价相结合的权重确定方法也提高了评价的科学性和精准性。蠡湖健康状况指数综合得分为87.78,健康综合评价等级为“健康”水平,作为城市景观湖泊在社会服务层面的得分表现良好,由于湖泊连通性差,生物准则层得分较低,从而需要寻找合适的外部水源进行生态补水。

多目标优化-改进遗传算法路径规划模型

优化智能算法进行路径规划可以有效缓解用户出行拥堵问题,为此,设计了多目标优化-改进遗传算法(multi-objective-improved genetic algorithm, M-IGA)组合模型。采用Dijkstra算法改进种群初始化策略,完全规避了断路和环路,提高了初始种群质量;设计基于邻接矩阵的深度优先遍历交叉策略、邻接限制半随机变异策略,兼顾算法全局搜索和局部寻优能力,解决了种群多样性降低、过早收敛的问题。同时,在设计适应度函数时,引入个体用户偏好权重系数,综合考虑了平均行驶时间、交叉口延误、道路拥挤状况、道路等级4种因素来进行多目标优化,为用户寻找符合个体期望的最优路径。研究结果表明,所提出模型相比于蚁群算法路径寻优效率提高了54.322 0%;相比于单目标路径寻优,最优路径综合代价降低了23.609 1%,有效避开了拥堵及交叉口多的路段。

基于层次分析法与频率比模型的采空塌陷危险性评价

采空塌陷危险性评价是编制地质灾害防治规划、开展地质灾害防治与监测预警工作的重要依据。本文采用层次分析法与频率比模型相结合构建了采空塌陷危险性评价模型(AHP-PF组合模型)。以沈阳市蒲河-清水矿区为例,考虑了地质条件、地表特征、开采条件等3方面影响因素,选取了第四纪覆盖类型、第四纪松散层厚度、地质构造复杂程度、可采煤层顶板强度指标、煤层倾角、地表沉陷速率、采深采厚比、采空区叠置层数等8个评价指标,利用AHP-PF组合模型计算各指标权重及频率比,最后进行采空塌陷危险性分区。评价结果表明,采空塌陷危险性高区主要集中在采深采厚比小、沉陷速率大及目前仍在开采的区域,该区域是地质灾害防治、搬迁避让的重点区域。

基于层次分析遗传算法的SRC框架梁优化设计

文章将SRC框架梁的工程造价最小和正截面抗弯承载力最大定为优化目标,并对其进行无量纲化处理,使得多目标的优化问题转化为单目标优化问题。采用线性加权法构造评价函数,通过调整加权系数来改变2个优化目标在优化中的重要程度,通过算例给出合理取值,为组合结构的多目标优化问题提供参考。SRC构件中的型钢腹板及翼缘的高度、宽度等对梁的受力状态所做的贡献不同,通过引入层次分析法理论,在遗传算法的编码过程中对各变量进行权重赋值,使得对构件受力影响较大的单元赋予较大的权重,从而更好地发挥各组成部分的作用。

基于遗传算法和层次分析法的制造网络联盟中的伙伴选择研究

在遗传算法和层次分析法的基础上,提出一种分阶段的制造网络联盟中的伙伴选择算法。建立一种基于经济的数学模型,通过遗传算法进行求解来缩小选择的范围;在遗传算法解的基础上通过层次分析法考虑多个影响因子,进行最后的决策。

基于遗传算法的层次分析建模法

在层次分析法中,提出1.0至9.9的重要程度的标度,由决策者认为所比较的两个元素的重要程度来确定对应标度的取值范围,而不是确定的取值,再引入遗传算法,以一致性指标最小为目标函数,来确定标度的取值。通过实例验证表明,本文提出的基于遗传算法的层次分析建模法可以有效快速地确定判断矩阵,具有很强的实用价值。

基于改进模糊层次分析法的病险水库除险加固效果评价

为选择可行的加固方案,最大程度地改善病险水库的工作性能,综合考虑除险加固方案的效果可靠性、经济合理性、技术可行性和施工便利性等指标,构建水库除险加固方案多层次优选模型,采用经加速遗传算法改进的模糊层次分析法确定各优选子系统及各指标权重,提出水库加固效果多层次优选评价方法,并选择典型水库进行了验证。结果表明:对于优选子系统,技术可行性和效果可靠性子系统权重较大,分别为0.309和0.298;对于优选指标,综合权重较大的是施工单位水平的高低、稳定性要求满足程度、加固方案与引起大坝加固原因的适应性、加固方案与大坝所处地域适应性等指标。典型水库应用实例中塑性混凝土防渗墙方案综合评价值(0.797)相对较优。

基于层次分析法与遗传算法的动车组系统划分方法研究

提出了一种基于模块化理论的系统划分方法,该方法考虑了动车组零部件的功能、使用等基本属性,通过层次分析法明确各零部件的相关关系,得到了综合关系矩阵,建立了系统聚类数学模型。通过种群遗传算法及MATLAB仿真计算,给出了适用于对动车组进行可靠性分析的系统划分结果,根据敏感度分析验证了该算法的可行性和有效性,可为后续动车组可靠性建模提供依据。

层次分析-熵权法结合星点设计-响应面法优选艾纳香配方颗粒成型工艺

目的优选艾纳香配方颗粒的成型工艺。方法以湿法制粒法制备艾纳香配方颗粒,在单因素试验基础上结合星点设计-响应面法,以清膏与稀释剂糊精配比、矫味剂甜菊素用量为考察因素,以成型率、休止角、吸湿率为评价指标,采用层次分析(AHP)-熵权法对评价指标赋予权重系数后进行综合评分。结果AHP-熵权法赋予成型率、休止角、吸湿率的权重系数分别为0.6420,0.3445,0.01345。优选的成型工艺为艾纳香配方颗粒清膏-糊精(1∶1.65,m/m),矫味剂甜菊素0.55%。验证试验结果显示,按优化工艺制备3批样品的综合评分的平均值为75.03。结论该成型工艺合理、可行,可为艾纳香配方颗粒的开发及应用提供实验依据。