Ứng dụng kỹ thuật mạng nơron kết hợp tọa độ song song trong việc tối ưu hóa công thức dược phẩm

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP HCM - NGUYỄN THÀNH TÂN ỨNG DỤNG KỸ THUẬT MẠNG NƠRON KẾT HỢP TỌA ĐỘ SONG SONG TRONG VIỆC TỐI ƯU HĨA CƠNG THỨC DƯỢC PHẨM LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành: Công nghệ thơng tin Mã số ngành: 60480201 TP HỒ CHÍ MINH, tháng 03 năm 2016 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP HCM - NGUYỄN THÀNH TÂN ỨNG DỤNG KỸ THUẬT MẠNG NƠRON KẾT HỢP TỌA ĐỘ SONG SONG TRONG VIỆC TỐI ƯU HĨA CƠNG THỨC DƯỢC PHẨM LUẬN VĂN THẠC SĨ Chun ngành: Công nghệ thông tin Mã số ngành: 60480201 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS TS ĐỖ QUANG DƯƠNG TP HỒ CHÍ MINH, tháng 03 năm 2016 ii CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CƠNG NGHỆ TP HCM Cán hướng dẫn khoa học: PGS TS Đỗ Quang Dương (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Luận văn Thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Công nghệ TP HCM ngày 20 tháng 08 năm 2015 Thành phần Hội đồng đánh giá Luận văn Thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị Hội đồng chấm bảo vệ Luận văn Thạc sĩ) TT Họ tên PGS TS Võ Đình Bảy GS TSKH Hoàng Văn Kiếm TS Lê Văn Quốc Anh TS Lê Tuấn Anh TS Nguyễn Thị Thúy Loan Chức danh Hội đồng Chủ tịch Phản biện Phản biện Ủy viên Ủy viên, Thư ký Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá Luận văn sau Luận văn sửa chữa Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV PGS TS Võ Đình Bảy iii TRƯỜNG ĐH CƠNG NGHỆ TP HCM PHÒNG QLKH – ĐTSĐH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc TP HCM, ngày 15 tháng 01 năm 2015 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Nguyễn Thành Tân Giới tính: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 17/08/1985 Nơi sinh: Quảng Ngãi Chuyên ngành: Công nghệ thông tin MSHV: 1441860021 I- Tên đề tài: Ứng dụng kỹ thuật mạng nơron kết hợp tọa độ song song việc tối ưu hóa cơng thức dược phẩm II- Nhiệm vụ nội dung: Nhiệm vụ: - Kết hợp kỹ tuật mạng nơron tọa độ song song việc phân tích đánh giá cơng thức dược phẩm - Xây dựng công cụ tương ứng với kỹ thuật - Đánh giá phần mềm với liệu công thức dược phẩm thực nghiệm Nội dung - Nghiên cứu cấu trúc liệu tối ưu hóa ngành Dược - Nghiên cứu lý thuyết kỹ thuật mạng nơron tọa độ song song - Nghiên cứu lựa chọn thăm dò liệu thực nghiệm cho dạng bào chế khác (viên nén, thuốc mỡ,…) Các cơng thức thực nghiệm đề nghị có số lượng biến cơng thức khác Ngồi ra, công thức thực nghiệm nghiên cứu kỹ nhằm đạt mục tiêu: công thức không phức tạp mặt bào iv chế đánh giá tiêu kiểm nghiệm liệu thực nghiệm mang đầy đủ đặc trưng dạng bào chế nhằm kiểm chứng phần mềm cách hiệu - Đánh giá lại phần mềm lần với liệu thực nghiệm - Kết hợp với dược sĩ để hoàn thiện phần mềm mặt giao diện chức III- Ngày giao nhiệm vụ: 20/08/2015 IV- Ngày hoàn thành nhiệm vụ: 07/01/2015 V- Cán hướng dẫn: PGS TS Đỗ Quang Dương CÁN BỘ HƯỚNG DẪN PGS TS Đỗ Quang Dương KHOA QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH v LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng Các số liệu, kết nêu Luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Tôi xin cam đoan giúp đỡ cho việc thực Luận văn cảm ơn thơng tin trích dẫn Luận văn rõ nguồn gốc Học viên thực Luận văn vi LỜI CÁM ƠN Trước tiên xin chân thành cảm ơn thầy PGS TS Đỗ Quang Dương tận tình dạy hướng dẫn tơi suốt trình nghiên cứu thực luận văn Tôi xin cảm ơn quý Thầy Cô Khoa Công Nghệ Thông Tin - Trường Đại Học Công Nghệ thành phố Hồ Chí Minh tận tình giảng dạy truyền đạt cho tơi kiến thức bổ ích qua mơn học chương trình đào tạo Cuối tơi xin chân thành cảm ơn gia đình, bạn bè giúp đỡ tơi suốt q trình học tập Tôi xin chân thành cảm ơn Nguyễn Thành Tân vii TÓM TẮT (TIẾNG VIỆT) Mục tiêu: Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron (Neural Networks) kỹ thuật tọa độ song song (Parallel Coordinates) việc tối ưu hóa cơng thức dược phẩm Dựa vào kết hai kỹ thuật hy vọng giúp nhà bào chế có lựa chọn công cụ hợp lý tối ưu hóa cơng thức dược phẩm Phương pháp: Cách thức so sánh: mơ hình dự đốn đánh giá dựa vào hệ số R2 công thức tối ưu dự đoán dựa vào điều kiện tối ưu từ tài liệu gốc Kết quả: Từ kết việc mô hình hóa tối ưu hóa với liệu (Gel in situ chứa dầu mù u, Gel nhũ tương chứa nhóm hoạt chất tái sinh mơ, Viên rã nhanh Ibuprofen 200 mg bào chế phương pháp dập thẳng, Quy trình điều kiện phản ứng xác định hoạt tính enzym 5α-reductase), kết cho thấy kỹ thuật nghiên cứu cho kết tối ưu tốt Ngoài với việc hiển thị công thức tối ưu cách trực quan, nhà bào chế thao tác để thay đổi thông số công thức cho phù hợp với điều kiện nghiên cứu Kết luận: Với việc ứng dụng kỹ thuật tối ưu công thức bào chế hiệu quả, nhà bào chế có nhiều cơng cụ lựa chọn việc nghiên cứu Từ khóa: Kỹ thuật tọa độ song song, công thức dược phẩm, viên nén phóng thích có kiểm sốt, gel, enzyme viii TÓM TẮT (TIẾNG ANH) Objectives: This study has compared the performance of two computational methods: neural networks and parallel coordinates in generating predictive models and optimum formulation for published databases of controlled release tablet Material and Methods: This study used two methods: the R-squared value (R2) and compare the predicted optimum formulations to the published results Results: The approach was successful in developing invaluable predictive models for the tablet formulations Whilst neural networks demonstrated a slightly superior capability in predicting unseen data, parallel coordinates technology had the added advantage of generating visible analysis representing the cause–effect relationships as well as optimum formulations The results of examined data (In situ gel containing tamanu oil, Emulsion gel containing tissue regenerating substances, Ibuprofen 200 mg Fast Disintegrating Tablet Formulation by direct compression method, Conditions and processes of reactions determining the active effect of 5αreductase enzyme) showed that parallel coordinates technology was superior when compared to previous technology in producing optimum results Conclusion: In evaluating models generated as well as optimum formulations for the observed data, parallel coordinates technology showed a higher capability of predicting visible optimum formulations This study also will help the pharmacist easily in choosing the techniques and tools to optimize formulation data Keyword: parallel coordinates technology, tablet formulation, controlled release, gel, enzyme ix MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN .v TÓM TẮT (TIẾNG ANH) viii MỤC LỤC ix DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT xi DANH MỤC CÁC BẢNG xii DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ, ĐỒ THỊ, SƠ ĐỒ, HÌNH ẢNH xiii CHƯƠNG ĐẶT VẤN ĐỀ 1.1 Trí tuệ nhân tạo 1.2 Ứng dụng trí tuệ nhân tạo nghiên cứu phát triển thuốc 1.2.1 Liên quan nhân 1.2.2 Lập mơ hình thực nghiệm 1.2.3 Phân tích liên quan .4 1.2.4 Ứng dụng máy tính 1.3 Mục tiêu nội dung đề tài 1.3.1 Mục tiêu đề tài .5 1.3.2 Nội dung đề tài 1.4 Nội dung trình bày luận văn .6 CHƯƠNG TỔNG QUAN VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Thành lập mơ hình tối ưu hóa 2.2 Những nghiên cứu liên quan .9 2.2.1 Nghiên cứu giới .9 2.2.2 Nghiên cứu Việt Nam .9 2.3 Mạng Nơron 10 2.3.1 Khái niệm 10 2.3.2 Cấu trúc 12 2.3.3 Ưu điểm 24 2.3.4 Hạn chế .25 54 Kết tối ưu hóa từ phần mềm với kỹ thuật tọa độ song song (Hình 4.23), Khi áp điều kiện tối ưu với 15 ≤ Y3 ≤ 20 Y1, Y2 thấp tốt vào tìm cơng thức mong muốn Bảng 4.11 Kết tối ưu hóa dự đốn tính chất sản phẩm X1 X2 1,5 X3 0,75 Y1 806 Y2 40,77 Y3 15,376 Thực nghiệm kiểm chứng công thức tối ưu Thực điều chế lô theo công thức tối ưu Kết kiểm nghiệm lô trình bày Bảng 4.12 Bảng 4.12 Kết kiểm nghiệm lô theo công thức tối ưu Lô Lơ Lơ Trung bình Y1 810 809 803 807 Y2 41,32 40,42 40,53 40,76 Y3 15.366 15.372 15.378 15,370 Bảng 4.13 So sánh kết thực nghiệm kết dự đốn tính chất cơng thức Thực nghiệm Dự đoán Y1 807 806 Y2 40,76 40,77 Y3 15,370 15,376 Sử dụng phép kiểm “One-Sample T Test” để so sánh giá trị trung bình thực nghiệm dự đốn Y1, Y2 Y3 trình bày Bảng 4.13, kết cho thấy giá trị khơng khác có ý nghĩa thống kê (p>0,05) Nhận xét: kết dự đoán kết thực nghiệm khơng khác có ý nghĩa thống kê 55 4.1.3 Dữ liệu công thức số Dữ liệu công thức dược phẩm thực từ Luận văn Dược học Phan Thị Huyền Trang, Khoa Dược – Đại học Y Dược thành phố Hồ Chí Minh, 2015 Xét công thức: Nghiên cứu công thức viên rã nhanh ibuprofen 200 mg bào chế phương pháp dập thẳng Các biến độc lập đầu vào: X1: Loại tá dược rã X2: Hàm lượng tá dược rã X3: Tỷ lệ avicel 102 : lactose DC Các biến phụ thuộc đầu ra: Y1: Độ cứng (N) Y2: Thời gian rã (giây) Y3: Thời gian thấm ướt (giây) Điều kiện tối ưu hóa Ràng buộc Yi: Y1: Độ cứng (N) cao tốt Y2: Thời gian rã (giây) nhỏ tốt Y3: Thời gian thấm ướt (giây) nhỏ tốt Kết tối ưu hóa Giá trị tối ưu thành phần công thức (Xi) Giá trị dự đốn tính chất sản phẩm (Yi) 56 Dữ liệu thực nghiệm Bảng 4.14 Dữ liệu thực nghiệm nghiên cứu công thức viên rã nhanh ibuprofen 200 mg bào chế phương pháp dập thẳng CT X1 X2 X3 Y1 Y2 Y3 Primojel 2,5 75 : 25 47 57,8 85,1 Primojel 75 : 25 44 46,8 51,3 Primellose 50 : 50 44 26,4 27,7 Primellose 75 : 25 47 28,8 38,1 Primojel 25 : 75 38 57,8 64,2 Primellose 2,5 50 : 50 44 31,3 65,1 Primellose 25 : 75 41 34,3 43,7 Primellose 2,5 75 : 25 49 31,1 39,5 Primojel 2,5 50 : 50 39 60,3 69,8 10 Primellose 2,5 25 : 75 44 39,6 54,6 11 Primojel 50 : 50 43 48,2 39,2 Kết Từ liệu thực nghiệm trình bày Bảng 4.14 có kết luyện mạng trình bày Bảng 4.15 Bảng 4.15 Các giá trị R2 luyện, R2 thử R2 Y1 Y2 Y3 R2 luyện 0,99 R2 thử 0,95 0,91 Với yêu cầu giá trị R2 luyện > 0,95 giá trị R2 thử > 0,70, kết luyện mạng mơ hình cho sở tốt để dự đốn tối ưu hóa bước Phân tích liên quan nhân Phân tích xu hướng liên quan nhân biến độc lập (Xi) biến phụ thuộc (Yi) 57 Y1: độ cứng (N) Hình 4.24 Kết dự đốn từ phần mềm với điều kiện độ cứng (N) cao Theo hình ảnh trực quan từ tọa độ song song (Hình 4.24) thấy Y1 cao X1 X3 thấp, X2 thấy mức thấp trung bình Nếu theo điều kiện tối ưu biến Y1 cao tốt cho Y1 đạt mức cao nhất, X1, X2, X3 thấp Y2: thời gian rã (giây) Hình 4.25 Kết dự đốn từ phần mềm với điều kiện thời gian rã (giây) thấp Theo hình ảnh trực quan từ tọa độ song song (Hình 4.25) thấy Y2 thấp X1 X3 thấp, X2 trung bình 58 Y3: thời gian thấm ướt (giây) Hình 4.26 Kết dự đốn từ phần mềm với điều kiện thời gian thấm ướt (giây) thấp Theo hình ảnh trực quan từ tọa độ song song (Hình 4.26) thấy Y3 thấp X1 thấp, X2 X3 cao Hình 4.27 Kết dự đốn từ phần mềm với điều kiện thời gian thấm ướt (giây) thấp Theo hình ảnh trực quan từ tọa độ song song (Hình 4.27) thấy Y1 cao, Y2 Y3 thấp X1, X2 X3 thấp Kết tối ưu hóa Kết tối ưu hóa dự đốn tính chất sản phẩm trình bày Bảng 4.16 59 A B C Hình 4.28 Kết tối ưu với kỹ thuật tọa độ song song Kết dự đoán từ phần mềm với kỹ thuật tọa độ song song (Hình 4.28), cho thấy tồn cơng thức đạt tối ưu (Hình 4.28A) Khi áp điều kiện tối ưu với Y1 cao tốt (Hình 4.28B) vào tồn cơng thức tối ưu mờ đi, cho thấy với điều kiện tối ưu không tồn công thức Khi di chuyển xuống khoảng (Hình 3.13) xuất cơng thức (Hình 4.28C) Từ cho thấy áp điều kiện tối ưu vào lúc tồn công thức cần, với hỗ trợ từ phần mềm với kỹ thuật trực quan tọa độ song song giải vấn đề khơng tồn công thức tối ưu Bảng 4.16 Kết tối ưu hóa dự đốn tính chất sản phẩm X1 Primellose X2 2,5 X3 75 : 25 Y1 48,7 Y2 31,2 Y3 38,3 60 Thực nghiệm kiểm chứng công thức tối ưu Thực điều chế lô theo công thức tối ưu Kết kiểm nghiệm lô trình bày Bảng 4.17 Bảng 4.17 Kết kiểm nghiệm lô theo công thức tối ưu Y1 48 47 51 48,7 ± Lô Lô Lô Trung bình Y2 30,7 29,2 38,5 32,8 ± 1,6 Y3 51 29,8 38,7 39,8 ± 1,5 Bảng 4.18 So sánh kết thực nghiệm kết dự đoán tính chất cơng thức Thực nghiệm Dự đốn Y1 48,7 48,7 Y2 32,8 31,2 Y3 39,8 38,3 Sử dụng phép kiểm “One-Sample T Test” để so sánh giá trị trung bình thực nghiệm dự đốn Y1, Y2 Y3 trình bày Bảng 4.18, kết cho thấy giá trị khơng khác có ý nghĩa thống kê (p>0,05) Nhận xét: kết dự đốn kết thực nghiệm khơng khác có ý nghĩa thống kê 4.2 Bàn luận 4.2.1 Mơ hình hóa Với CSDL, khả mơ hình hóa với nhóm thử thuật tốn có R2 luyện R2 thử cao thuật tốn BP Tối ưu hóa dự đốn dựa mơ hình chọn lọc từ kết mơ hình hóa thu giá trị tối ưu hóa với mức độ đạt yêu cầu cao kết dự đốn khơng khác có ý nghĩa thống kê so với kết thực nghiệm kiểm chứng Khả mơ hình hóa ứng dụng với thơng số: - Nhóm thử: nhóm thử chọn ngẫu nhiên hay thủ cơng 61 - Thuật tốn mặc định phần mềm: BP - Các thông số luyện mạng khác: mặc định 4.2.2 Khả tối ưu hóa Với CSDL, q trình tối ưu hóa kỹ thuật tọa độ song song dựa mô hình liên quan nhân-quả chọn lọc điều kiện tối ưu hóa xác định Kết thu cho thấy: - Mức độ đạt yêu cầu trình tối ưu hóa kỹ thuật tọa độ song song đạt - Kết phân tích “One-Sample T Test” kết tối ưu hóa kỹ thuật tọa độ song song kết thực nghiệm không khác có ý nghĩa thống kê Như vậy, khả tối ưu hóa kỹ thuật tọa độ song song tương đương với kết thực nghiệm 4.2.3 Khả phân tích liên quan nhân-quả Với CSDL, phân tích liên quan nhân-quả với kỹ thuật tọa độ song song dựa mơ hình liên quan nhân-quả chọn lọc điều kiện tối ưu hóa xác định Kết thu cho thấy: - Mức độ đạt yêu cầu kỹ thuật tọa độ song song đạt - Kết trực quan kỹ thuật tọa độ song song cho nhà bào chế nhìn cách tổng thể khảo sát nghiên cứu cần hay không cần biến độc lập không cần thiết 62 CHƯƠNG ĐÁNH GIÁ VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 5.1 Đánh giá 5.1.1 Những kết đạt Sau thời gian học tập nghiên cứu, cịn nhiều thiếu sót luận văn thực mục tiêu đề ra, cụ thể là: - Tìm hiểu lý thuyết mạng nơron tọa độ song song - Xây dựng chương trình khảo sát quy luật nhân công thức dược phẩm kỹ thuật mạng nơron kết hợp với kỹ thuật tọa độ song song: o Huấn luyện liệu thực nghiệm đưa mơ hình nhân dựa kỹ thuật mạng nơron kết hợp với kỹ thuật tọa độ song song o Dự đoán hiển thị kết trực tiếp kỹ thuật tọa độ song song 5.1.2 Những tồn cần giải Mặc dù cố gắng hoàn thành vấn đề đặt ra, thời gian có hạn, luận văn cịn tồn số vấn đề sau: - Chương trình ứng dụng giải số tốn tối ưu hóa cơng thức quy trình mức độ trung bình (số biến độc lập < 10) Chưa giải hiệu mặt thời gian liệu thiết kế thuốc (Hóa Dược) với số biến độc lập >20 (đây hướng phát triển đề tài) - Việc xử lý kỹ thuật tọa độ song song chương trình cịn chậm mặt hiển thị nhiều cơng thức tối ưu hóa 5.2 Hướng phát triển Với đạt hạn chế cịn mắc phải, hướng phát triển luận văn sau: - Cho phép cập nhật mẫu liệu thực nghiệm theo thời gian, làm tăng tính xác trình học 63 - Ứng dụng thực tế Bộ môn Bào chế Khoa Dược ĐH Y Dược Tp.HCM nhằm tìm thiếu sót cho việc giải tốn thực tế có bổ sung - Bắt đầu ứng dụng Khoa Dược – Đại học Cần Thơ, Khoa Công nghệ sinh học – Đại học Khoa học Tự nhiên - Ứng dụng thêm nguồn liệu từ thực phẩm 64 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Đặng Văn Giáp (2001), Áp dụng phần mềm thơng minh tối ưu hóa cơng thức quy trình, phần II: Thiết kế & tối ưu hóa cơng thức quy trình, Nhà xuất y học, tr.8 - 26 Nguyễn Đình Thúc (2000), Mạng Nơron phương pháp ứng dụng, Nhà xuất giáo dục Tiếng Anh Fullér, R (1995), Neural Fuzzy Systems, Abo Akademi University, ISBN 951650-624-0, ISSN 0358-5654 Lee H.-M., Chen C.-M., and Huang T.-C (2001) Learning efficiency improvement of back-propagation algorithm by error saturation prevention method Neurocomputing, 41(1), 125–143 Schiffmann W., Joost M., and Werner R (1992) Optimization of the backpropagation algorithm for training multilayer perceptrons Univ Kobl Inst Phys Rheinau, 3–4 Jang, J.R., Sun, C and Mizutani, E (1997), Neuro-fuzzy and Soft Computing, A Computation Approach To Learning And Machine Intelligence, Prentice Hall, Upper Saddle River Lin, C.T and Lee, C.S.G (1996), Neural Fuzzy Systems, A Neuro-Fuzzy Synergism to Intelligent Systems, Prentice Hall International Alfred Inselberg (2009) Parallel Coordinates Tel Aviv University, Israel, Springer 65 Johansson J and Forsell C (2016) Evaluation of Parallel Coordinates: Overview, Categorization and Guidelines for Future Research IEEE Trans Vis Comput Graph, 22(1), 579–588 10 Heinrich J and Weiskopf D (2013) State of the art of parallel coordinates STAR Proc Eurographics, 2013, 95–116 11 Tory M., Potts S., and Möller T (2005) A parallel coordinates style interface for exploratory volume visualization Vis Comput Graph IEEE Trans On, 11(1), 71–80 12 Cuzzocrea A and Zall D (2013) Parallel Coordinates Technique in Visual Data Mining: Advantages, Disadvantages and Combinations IEEE, 278–284 13 Kosara R., Bendix F., and Hauser H (2006) Parallel sets: Interactive exploration and visual analysis of categorical data Vis Comput Graph IEEE Trans On, 12(4), 558–568 14 Johansson J., Ljung P., Jern M., et al (2005) Revealing structure within clustered parallel coordinates displays Information Visualization, 2005 INFOVIS 2005 IEEE Symposium on, IEEE, 125–132 15 Siirtola H and Räihä K.-J (2006) Interacting with parallel coordinates Interact Comput, 18(6), 1278–1309 16 Li J., Martens J.-B., and van Wijk J.J (2008) Judging correlation from scatterplots and parallel coordinate plots Inf Vis 17 Bourquin J., Schmidli H., van Hoogevest P., et al (1998) Comparison of artificial neural networks (ANN) with classical modelling techniques using different experimental designs and data from a galenical study on a solid dosage form Eur J Pharm Sci, 6(4), 287–300 PHỤ LỤC A Dữ liệu công thức số Dữ liệu công thức dược phẩm thực từ Luận văn Dược học Tạ Quang Vượng, Khoa Dược – Đại học Y Dược thành phố Hồ Chí Minh, 2015 Xét quy trình: Điều kiện phản ứng xác định hoạt tính enzym 5α – reductase Các biến độc lập đầu vào: X1: Lượng protein enzym (µg) X2: Nồng độ NADPH (mM) X3: pH dung dịch đệm Các biến phụ thuộc đầu ra: Y1: ∆OD = OD1 – OD2: biểu thị hoạt tính enzym Y2: |∆OD’|= |OD2 – OD3|: biểu thị ảnh hưởng yếu tố khảo sát đến độ phục hồi phương pháp định lượng testosteron kit thử ELISA thương mại Điều kiện tối ưu hóa Ràng buộc Yi: Y1: lớn < 0,85 Y2: nhỏ Kết tối ưu hóa Giá trị tối ưu thành phần cơng thức (Xi) Giá trị dự đốn tính chất sản phẩm (Yi) Dữ liệu thực nghiệm Bảng A.1 Dữ liệu thực nghiệm quy trình điều kiện phản ứng xác định hoạt tính enzym 5α – reductase QT 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 X1 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 500 500 500 500 500 500 500 500 500 X2 0,9 0,45 0,9 0,45 0,15 0,15 0,9 0,15 0,45 0,15 0,9 0,45 0,15 0,15 0,45 0,45 0,9 0,9 0,15 X3 5,5 6,5 5,5 5,5 5 6,5 6,5 6,5 5,5 5,5 5,5 6,5 6,5 Y1 0,876 0,818 0,934 0,898 0,770 0,998 1,144 1,021 0,974 1,027 0,488 0,714 0,790 0,693 0,754 0,767 0,314 0,800 0,710 Y2 0,005 0,023 0,04 0,031 0,036 0,012 0,036 0,037 0,012 0,018 0,011 0,030 0,006 0,009 0,016 0,050 0,018 0,014 0,034 Kết Kết luyện mạng trình bày Bảng A.2 Bảng A.2 Các giá trị R2 luyện, R2 thử R2 Y1 Y2 R2 luyện 0,97 0,97 R2 thử 0,90 0,99 Với yêu cầu giá trị R2 luyện > 0,95 giá trị R2 thử > 0,70, kết luyện mạng mơ hình cho sở tốt để dự đốn tối ưu hóa bước Kết tối ưu hóa Kết tối ưu hóa dự đốn tính chất sản phẩm trình bày Bảng A.3 Bảng A.3 Kết tối ưu hóa dự đốn tính chất sản phẩm X1 750 X2 0,45 X3 Y1 0,85 Y2 0,008 Thực nghiệm kiểm chứng công thức tối ưu Thực điều chế lô theo công thức tối ưu Kết kiểm nghiệm lơ trình bày Bảng A.4 Bảng A.4 Kết kiểm nghiệm lô theo công thức tối ưu Lơ Lơ Lơ Trung bình Y1 0,837 0,822 0,841 0,833 Y2 0,021 0,030 0,011 0,021 Bảng A.5 So sánh kết thực nghiệm kết dự đốn tính chất cơng thức Thực nghiệm Dự đốn Y1 0,833 0,85 Y2 0,021 0,019 Sử dụng phép kiểm “One-Sample T Test” để so sánh giá trị trung bình thực nghiệm dự đoán Y1, Y2 Y3 trình bày Bảng A.5, kết cho thấy giá trị khơng khác có ý nghĩa thống kê (p>0,05) Nhận xét: kết dự đoán kết thực nghiệm khơng khác có ý nghĩa thống kê ... quan 3.2 Kỹ thuật cài đặt Chương trình ứng dụng sử dụng kết hợp kỹ thuật mạng nơron kỹ thuật tọa độ song song tối ưu hóa cơng thức quy trình Thiết lập mơ hình nhân-quả: sử dụng hai kỹ thuật: -... ngành: Công nghệ thông tin MSHV: 1441860021 I- Tên đề tài: Ứng dụng kỹ thuật mạng nơron kết hợp tọa độ song song việc tối ưu hóa cơng thức dược phẩm II- Nhiệm vụ nội dung: Nhiệm vụ: - Kết hợp kỹ. .. thành phần trục Y Hình 3.6 Kỹ thuật tọa độ song song biểu diễn mối quan hệ time X 2.4.3 Ưu nhược điểm tọa độ song song Ưu điểm tọa độ song song Kỹ thuật tọa độ song song ảnh hưởng đến trực quan