换一批基于BAS-BP神经网络结合熵权法多指标优化金蕾复方提取工艺
Extraction Process of Jinlei Compound Based on BAS-BP Neural Network Combined with Entropy Weight Method
摘要目的 通过正交试验与天牛须搜索算法(BAS)-BP神经网络对金蕾复方的提取工艺参数进行多指标优化.方法 在单因素考察得到最佳醇提浓度的基础上,以料液比、提取时间、提取次数作为正交试验考察因素,运用熵权法计算木犀草素、山柰酚、当药宁及干膏得率的综合得分,再建立BAS-BP神经网络模型,以BAS进行寻优,预测最佳提取工艺.结果 BAS-BP神经网络优化得到金蕾复方醇提工艺为料液比1∶10、提取0.5 h、提取3次,综合得分为96.352 6;正交设计所得最佳工艺参数为料液比1∶10、提取0.5 h、提取3次,综合得分为90.988 0.前者略优于后者但差异较小,结合生产实际确定金蕾复方的最佳提取工艺为料液比1∶10,提取0.5 h,提取3次.结论 基于BAS-BP神经网络优选所得工艺参数提取效率高、稳定性良好,可为后续开发及质量控制提供参考.
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关键词
金蕾复方正交设计BP神经网络天牛须搜索算法熵权法多指标综合评分法Jinlei Compoundorthogonal designBP neural networkbeetle antennae searchentropy weight methodmulti-index comprehensive scoring method
分类号
R283.5（中药学）
栏目名称
DOI
10.19879/j.cnki.1005-5304.202308082
发布时间
2024-02-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（82160854）
甘肃省教育科技创新项目（2021CYZC-13）
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