基于Box-Behnken响应面法结合BP神经网络多指标优化汉桃叶微丸的制备工艺

Multi-index optimization of Hantaoye micro-pills based on Box-Behnken response surface method combined with BP neural network

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摘要目的采用Box-Behnken响应面法结合BP(back-propagation)神经网络多指标优化汉桃叶微丸的制备工艺.方法利用挤出滚圆法制备汉桃叶微丸,在单因素试验的基础上,以辅料微粉硅胶与微晶纤维素(microcrystalline cellulose,MCC)的比例、润湿剂、载药量、滚圆频率和滚圆时间为考察因素,以收率(%)、圆整度、豪斯纳比(hausner ratio,HR)和脆碎度(%)为评价指标,基于G1-熵权法对各评价指标进行组合赋权并计算综合评价结果,从而优化处方组成及其制备工艺;建立BP神经网络模型,选取合理数据进行学习和验证并预测汉桃叶微丸的最佳制备工艺.结果采用Box-Behnken响应面法及BP神经网络预测的汉桃叶微丸的最佳制备工艺为微粉硅胶与MCC的比例为1∶3(g∶g)、载药量为25%、滚圆频率为22 Hz.验证试验的结果表明,Box-Behnken响应面法的综合评价结果均值与响应面优化理论值的绝对误差为0.007 7,相对误差为0.79%.结论基于Box-Behnken响应面法结合BP神经网络多指标优化的汉桃叶微丸的制备工艺稳定可行、较为合理.