MATLAB優(yōu)化算法案例分析與應(yīng)用、基于GA-BP的抗糖化活性研究教程（優(yōu)秀PPT課件）

MATLAB優(yōu)化算法案例分析與應(yīng)用基于GA_BP的抗糖化活性研究

MATLAB優(yōu)化算法案例分析與應(yīng)用1多糖活性背景介紹

德國(guó)著名科學(xué)家Emilfischeir是最早開始對(duì)糖進(jìn)行研究的，至今已逾百年歷史。糖類化合物成為蛋白質(zhì)、核酸之后生命科學(xué)領(lǐng)域中的又一熱點(diǎn)。多糖又稱多聚糖（Polysaccharide）是一類天然高分子化合物，它是由醛糖或酮糖通過糖苷鍵連接在一起聚合度大于10的極性復(fù)雜大分子，其分子量達(dá)到數(shù)萬(wàn)或數(shù)百萬(wàn)。

多糖作為一大類天然產(chǎn)物，廣泛存在于動(dòng)物、植物、微生物等有機(jī)體中。多糖類主要分為植物多糖、動(dòng)物多糖以及微生物多糖三類，而就醫(yī)用角度考慮，從中草藥中提取的植物多糖受到較多的重視。在有機(jī)體中，糖類不僅作為基本能源物質(zhì)，更重要的是參與了生命現(xiàn)象中細(xì)胞的各種活動(dòng)。大量的藥理和臨床實(shí)驗(yàn)證明，多糖具有相當(dāng)高的藥用價(jià)值，主要體現(xiàn)在多糖提高機(jī)體的免疫功能、抗腫瘤、抗病毒、抗衰老、降血糖、抗輻射等幾個(gè)方面。

MATLAB優(yōu)化算法案例分析與應(yīng)用2多糖活性數(shù)據(jù)初始化

選取珍珠番石榴（PsidiumguajavaL.）和草莓番石榴（PsidiumlittoraleRaddi）的果實(shí)用于實(shí)驗(yàn)分組及成分提取。將珍珠番石榴和草莓番石榴分別切片、去籽后于75℃烘箱中烘干，烘干后于研缽中搗碎成均勻的黃豆大小，取15g藥材，加250mL蒸餾水，按上表實(shí)驗(yàn)號(hào)依次在給定功率、時(shí)間、溫度超聲條件下提取、抽濾，棄去濾渣（珍珠番石榴及草莓番石榴平行操作，下同）。

本次實(shí)驗(yàn)主要研究超聲3要素（即時(shí)間、功率、溫度）與抗糖化活性的關(guān)系，如表32-1所示：

MATLAB優(yōu)化算法案例分析與應(yīng)用2多糖活性數(shù)據(jù)初始化

三個(gè)影響因子數(shù)據(jù)作訓(xùn)練組（trainingset），如表32-2所示；選取第7、11、22、27號(hào)為檢測(cè)組（testingset），如表32-3所示。

MATLAB優(yōu)化算法案例分析與應(yīng)用2多糖活性數(shù)據(jù)初始化

MATLAB優(yōu)化算法案例分析與應(yīng)用2多糖活性數(shù)據(jù)初始化

對(duì)于每種實(shí)驗(yàn)條件下測(cè)得的抗糖化活性抑制率如表32-4所示。

MATLAB優(yōu)化算法案例分析與應(yīng)用2多糖活性數(shù)據(jù)初始化

MATLAB優(yōu)化算法案例分析與應(yīng)用3GA_BP優(yōu)化分析抗糖化活性與超聲溫度及功率的關(guān)系圖圖32-1抗糖化活性與超聲溫度及功率的關(guān)系

MATLAB優(yōu)化算法案例分析與應(yīng)用3GA_BP優(yōu)化分析抗糖化活性與超聲時(shí)間及功率的關(guān)系圖32-2抗糖化活性與超聲時(shí)間及功率的關(guān)系

MATLAB優(yōu)化算法案例分析與應(yīng)用3GA_BP優(yōu)化分析抗糖化活性與超聲時(shí)間及溫度的關(guān)系圖32-3抗糖化活性與超聲時(shí)間及溫度的關(guān)系

MATLAB優(yōu)化算法案例分析與應(yīng)用3GA_BP優(yōu)化分析

根據(jù)表32-2~表32-4所示訓(xùn)練組和檢測(cè)組數(shù)據(jù)，初始化輸入輸出數(shù)據(jù)，編寫基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法如下：%選擇individuals=Select(individuals,sizepop);avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop;%交叉individuals.chrom=Cross(pcross,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,bound);%變異individuals.chrom=Mutation(pmutation,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,i,maxgen,bound);%計(jì)算適應(yīng)度

forj=1:sizepopx=individuals.chrom(j,:);%解碼individuals.fitness(j)=fun(x,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn);end

MATLAB優(yōu)化算法案例分析與應(yīng)用3GA_BP優(yōu)化分析圖32-4GA適應(yīng)度曲線

MATLAB優(yōu)化算法案例分析與應(yīng)用3GA_BP優(yōu)化分析使用遺傳算法得到的最優(yōu)權(quán)值，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抗糖化活性預(yù)測(cè)，程序如下：%%用遺傳算法優(yōu)化的BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行值預(yù)測(cè)w1=x(1:inputnum*hiddennum);B1=x(inputnum*hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum);w2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum);B2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum);

net.iw{1,1}=reshape(w1,hiddennum,inputnum);net.lw{2,1}=reshape(w2,outputnum,hiddennum);net.b{1}=reshape(B1,hiddennum,1);net.b{2}=B2;

MATLAB優(yōu)化算法案例分析與應(yīng)用3GA_BP優(yōu)化分析運(yùn)行程序得到經(jīng)過遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可得出能到多糖的最優(yōu)提取條件分別為：214W，36℃，3min，預(yù)測(cè)的抗糖活性率為：47.4798%（結(jié)果保存在test_re