人工神经网络预测盐酸帕罗西汀缓释微丸的药物释放
Prediction of the Drug Release from Sustained Release Pellets of Paroxetine Hydrochloride by an Artificial Neural Network
摘要目的 利用人工神经网络对盐酸帕罗西汀缓释微丸的释药行为进行预测.方法 设计20个处方,其中16个处方作为训练处方,其余4个处方作为测试处方,制备盐酸帕罗西汀膜控释微丸,进行释放度检查.以致孔剂PVP<K30>的用量、包衣增重作为自变量,考察药物在各个取样点的累积释放量作为输出,建立盐酸帕罗西汀缓释微丸释药行为的人工神经网络预测模型.通过线性回归法、相似因子法、AIC法评价人工神经网络的预测能力.结果 通过实测数据和BP神经网络预测结果比较,验证了人工神经网络的预测精度达0.989 9.结论 用人工神经网络对盐酸帕罗西汀缓释微丸的释药行为进行预测,拟合度较高,从而为盐酸帕罗西汀缓释微丸的处方优化和释药行为预测提供了可行的依据.
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