论文资料：专家系统及其在药剂学中的应用

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1、专家系统及其在药剂学中的应用张志宏，杨星钢，彭博，李伟，唐歆，聂淑芳，潘卫三*（沈阳药科大学药学院，辽宁，沈阳，110016）摘要：目的综述近20年来人工智能（ArtificialIntelligence）及专家系统（ExpertSystem）在药剂学中的研究与应用进展。方法查阅近年来国内外相关文献，对其进行分析、整理、归纳和总结。结果与结论药物制剂专家系统的研究不仅具有非常良好的学术价值而且拥有巨大的商业潜力。关键词：专家系统；人工智能；药剂学作者简介：张志宏，男，硕士研究生*通讯作者：潘卫三，男，教授沈阳市沈河区文化路103号122信箱Tel/Fax:(024)23953241E

2、-mail:ppwwss@163.com二十一世纪是高新技术长足发展的世纪，作为与能源技术、空间技术并列为当今世界三大尖端技术的人工智能（ArtificialIntelligence）是计算机科学中最前沿的领域，它正在向生活生产的各个领域渗透。智能化也引起了化学和药学工作者的兴趣，在药剂学中已经有一些专家开始研究如何使药物制剂的研究工作智能化。专家系统（ExpertSystem）是人工智能应用研究中最活跃，研究得最广泛的课题之一。自从1965年第一个专家系统DENDRAL在美国斯坦福大学问世以来，经过二十多年的研究，到二十世纪八十年代中期，各种专家系统已沉入到各个专业领域。美国作为这

3、方面的先驱国，应用尤为普及，已有80％以上的大公司利用专家系统研制和开发新产品等，并已取得可观经济效益；日本也有2000多个专家系统应用于各个不同领域；中国目前也有不少专家系统应用于科研、生产和生活等领域，如医疗诊断、程控交换机等[1]8-8。近年来国内药学领域也研究了很多专家系统，但多处于研究阶段，还没能用于实际。国际上，在药剂学的处方筛选、剂型选择等特定领域，已有专家系统面世，对简化实验设计、提高工作效率和提高药品质量起到重要作用，而国内尚未见有关专家系统研究报道。本文对1989年第一个有关药物制剂专家系统的面世至今十几年专家系统及其在药物制剂中的应用和研究进展做了归类和总结，希

4、望以此推动国内该领域的研究发展,为国内药学专家提供参考。1专家系统的特点[2,3]1.1特点1)启发性。专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策。在这一过程中，专家系统可能会创造出新的知识，所以将此点归结为专家系统具有创造性也并不为过；2)透明性。专家系统能够解释本身的推理过程并回答用户提出的问题，以使用户能够了解推理的过程，提高对专家系统的信赖感；3)灵活性。专家系统在为用户解决问题的同时不断更新着自己，就像人类专家一样不断学习，增长知识。1.2优点1)高效、准确、周到，不知疲倦；2)不受周围环境的影响，不易忘记或遗漏；3)打破时空限制，有利于稀有的专家知识与经验的推广；

5、4)促进各领域、各方面的发展与融合，专家系统既可对某个领域或研究方向的知识和经验进行总结精炼，又可汇集多个领域或研究方向的知识；5)专家系统的研制和应用具有巨大的经济效益和社会效益。2专家系统的基本结构专家系统的结构即指专家系统各部分的构造方法和组织形式。结构建立的恰当与否将对系统的实用性和有效性产生重大影响。一般来说，专家系统包括：解释接口（ExplanatoryInterface）或人-机界面（Man-MachineInterface）、知识库（KnowledgeBase）和推理机（InferenceEngine）等三个部分，如图1所示。图1专家系统的基本结构Fig.1Gener

6、alStructureofExpertSystem2.1知识库（KnowledgeBase）8-8就是储存知识和规则的地方。知识表示的方法多种多样，通常有直接表示、逻辑表示、产生式规则表示法、语意网络表示法、框架表示法、混合型知识表示法、面向对象的表示法等。选用何种方法来表示不仅取决于知识类型，而且要考虑学科的特点，推理机方法等因素，决不可把知识表示方法限定为某一种或几种方法。2.2推理机（InferenceEngine）也有译成ReasoningMachine的，其实质上是一组有推理能力的计算机程序，它可能还具有学习能力，如推理机中包含有学习能力的模块人工神经网络等；也可能没有学习

7、能力，新知识的加入需要系统开发人员通过改变源代码，就如现在大多数软件每隔一段时间就要升级换代。3.专家系统在药剂学中的应用在药剂学中已见报道的专家系统包括处方设计、制备工艺和设备控制等方面，主要集中在处方设计专家系统。3.1处方设计专家系统处方设计专家系统用于开发和研制新药处方，以及改良已有药物的处方，提高疗效。1989年4月27日Bradshaw在FinancialTimes上发表了第一个用于药物制剂处方设计的专家系统，同年Walko发表了其用PFES开