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编号:1567792
优化药物制剂工艺的多种数据处理方法的分析
http://www.100md.com 2018年1月16日 医药前沿 2018年第21期
面法,人工神经网络,多种数据处理方法的作用,1方差分析多指标综合加权评分法,2多元回归分析-效应面法响应面法,3人工神经网络系统,4多维空间三角形面积法,优化药物制剂工艺的多种数据处理方法的展望,结语
     吴淑铭

    (海南皇隆制药股份有限公司 海南 海口 570311)

    科技快速的发展,各种科学理论知识会进行相互渗透和相互作用,利用数据处理方法,优化药物制剂工艺[1]。在生产药物制剂的过程中,其流程和实践以及配比的个各个因素对于药物的实际药效会产生一定的影响,在利用药物制剂工艺的过程中,需要确定各个指标和方法标准。

    1.多种数据处理方法的作用

    在实际利用的过程中,利用各种数据处理方法对于药物制剂实验结果的影响是不同的,在药物制剂当中,单指标和多指标利用的数据处理方法是不同的,结合当前我国药物制剂工艺利用的方法,单指标通常都会利用方差分析法,但是在多指标数据当中利用方差分析方式并不合适,如果单独利用就会产生偏差,无法有效的优化药物制剂工艺,可以联合数据处理方法,使数据结果的准确性不断提高,在工艺优化的过程中提供更多数据方面的支持[2]。

    2.多种数据处理方法

    2.1 方差分析多指标综合加权评分法

    在药物制剂当中利用指标,可以对于制剂工艺的准确性和科学性等给予保证,处理多指标数据 ......

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