【摘 要】
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目的 构造基于FAM(fuzzyassociatememorizer)神经网络的药物液相色谱流动相推荐系统。方法 将径向基函数神经网络引入色谱专家系统 ,获取反映药物分子结构参数、容量因子与
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目的 构造基于FAM(fuzzyassociatememorizer)神经网络的药物液相色谱流动相推荐系统。方法 将径向基函数神经网络引入色谱专家系统 ,获取反映药物分子结构参数、容量因子与反相色谱流动相溶剂强度之间关系的模糊规则 ,进而使用这些模糊规则构造FAM网络可用于药物反相色谱流动相强度推荐。结果 经对一些单组分药物和复方药物模拟样品对专家系统推荐的反相色谱流动相初始条件进行了实验验证 ,结果令人满意。结论 该流动相强度推荐系统是可行的。
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