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| 基于广义回归神经网络的中药片剂崩解时限预测 | |
| 作者姓名： | 叶相印 赵海宁 王亚静 高迪 王雁雯 商利娜 张怡 周梦楠 |
| 作者单位： | 天津中医药大学现代中药发现与制剂技术教育部工程研究中心 |
| 基金项目： | 国家“重大新药创制”科技重大专项(2018ZX09721-005);天津市科技计划项目(18ZXXYSY00130,19ZYPTJC00060)。 |
| 摘 要： | 目的:通过构建广义回归神经网络(GRNN)模型对中药浸膏粉制得片剂的崩解时限进行预测.方法:以黄芪为模型药,将黄芪浸膏粉与微晶纤维素、乳糖混匀制备具有不同粉体学性质的混合黄芪粉,通过直接压片法制成黄芪片剂,并测定各组混合黄芪粉的粉体学性质及对应片剂的崩解时限,利用主成分分析(PCA)消除原始数据之间的相关性,得到新的主... |
| 关 键 词： | 中药 片剂 崩解时限 主成分分析 广义回归神经网络 黄芪 粉体学性质 |
| 收稿时间： | 2020-06-29 |
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