基于BP神经网络-遗传算法和信息熵理论优化凉粉草煎煮提取工艺

目的利用BP神经网络-遗传算法结合信息熵理论优化凉粉草煎煮提取工艺。方法采用HPLC测定咖啡酸、紫云英苷、迷迭香酸、丹酚酸B的含量,UV法测定总黄酮含量,以4种指标成分含量、总黄酮含量及干膏收率为综合评分指标,采用信息熵确定各指标的客观权重,实现对提取工艺的正交试验优选;以正交试验结果作为初始种群,以加水倍数、煎煮时间、提取次数为输入值,提取综合得分作为其函数的输出值,通过BP神经网络模型结合遗传算法对煎煮提取工艺进行全局寻优。结果根据正交试验结果,最佳提取工艺为加16倍量水、煎煮3次、每次1.5 h,综合评分均值为92.08;建立结构为3-7-1的三层BP人工神经网络,结合遗传算法确定最优提取方案为加17倍量水、煎煮3次、每次1.5h,综合评分均值为92.55,优于正交试验,3批验证结果与预测值相对标准偏差均小于5%。结论 BP神经网络-遗传算法结合信息熵理论稳定性及重复性好,可用于凉粉草提取工艺的预测和优选。     

BP神经网络结合遗传算法多目标优化秦皮提取工艺的研究

目的：使用BP神经网络结合遗传算法用于秦皮提取工艺的多目标优化。方法：以秦皮甲素和秦皮乙素为指标，采用均匀设计法优化BP神经网络模型参数，并建立网络模型，再利用遗传算法对网络进行多目标寻优，获得秦皮的最佳提取工艺。结果：得到的最优工艺条件为提取温度99 ℃、乙醇体积分数50%、液固比7、提取时间94 min，网络在此条件下的预测值为秦皮甲素提取量为9617 mg·g-1，秦皮乙素提取量为2195 mg·g-1，和实际测量值的相对误差仅为-116%和-514%，具有较好的网络预测性。结论：BP神经网络结合遗传算法可用于秦皮提取工艺的多目标优化。     

响应曲面法优化葛根总黄酮的提取工艺研究

目的:研究响应曲面法乙醇提取葛根总黄酮的工艺。方法:在单因素试验的基础上,采用响应曲面法研究乙醇浓度、固液比和提取时间对葛根总黄酮提取率的影响。结果:醇法提取葛根总黄酮的最佳工艺为乙醇浓度68.30%、固液比1:25和提取时间71.98min时,此时葛根总黄酮的提取率达12.05%。结论:响应曲面法建立的模型预测性良好,适用于葛根总黄酮提取工艺的优化。     

葛根总黄酮提取工艺的考察

目的 筛选出从野葛根中提取葛根总黄酮的最佳工艺条件.方法 运用单因素考察以及正交试验法对葛根总黄酮的提取工艺条件进行优化;利用紫外分光光度计测量葛根总黄酮的含量;利用HPLC测量提取出的葛根素的含量;以测量得到的葛根总黄酮及葛根素的含量为评价指标,筛选出葛根总黄酮的最佳提取工艺.结果以10倍量的70%乙醇提取3次,每次1.5h,为葛根总黄酮的最佳提取工艺条件.结论该提取工艺成本低,重现性良好,适合于生产应用.     

应用神经网络-遗传算法优化青蒿油环糊精包合物制备工艺

目的优化青蒿油环糊精包合物的制备工艺。方法采用均匀设计法安排实验,应用BP人工神经网络建立环糊精与青蒿油的用量配比、包合温度、时间和搅拌速度与包合物油利用率和收率之间的关系模型,再结合遗传算法优化包合物的制备工艺参数。结果按优化参数计算结果,实验选择β-CD与挥发油的比例为8∶1、操作温度50℃、包合时间150 min、搅拌速度500 r/min,所得包合物相应的油利用率和收率分别为79.61%和86.63%。结论 BP人工神经网络结合遗传算法寻优,能很好地应用于药物制剂工艺涉及的多维非线性系统工艺参数的优化。     

基于遗传算法和BP神经网络在葱白总黄酮提取工艺中的应用研究

目的：探讨遗传算法优化BP神经网络在葱白提取工艺中的应用;方法：利用葱白提取工艺均匀设计试验结果,建立神经模型,利用遗传算法对网络模型进行优化,并对实验数据进行拟合;结果：神经网络的预测值分别为1．162％,预测误差为2．1％;结论：优化后的神经网络具有较高的预测精度。     

反向传播人工神经网络结合正交试验优化荷叶降脂方的提取工艺

目的：使用反向传播(BP)人工神经网络结合正交试验优化荷叶降脂方中药物的提取工艺,为药物的规范化生产和产业化形成提供可靠的研究基础。方法:采用水回流提取法提取,以荷叶碱的含量为评价指标,以正交试验设计筛选提取工艺,并将正交试验层次分析法得到的实验数据作为反向神经网络的输入层,评价指标的综合得分作为网络的输出层,对主要影响因素进行仿真优化,得到最优提取工艺。结果：优化得到的提取工艺条件为12倍量水、提取3次、0.5 h/次。结论：BP人工神经网络结合正交试验方法可用于荷叶降脂方提取工艺的优化,科学合理,稳定可行,符合中药制剂研发的需求。     

葛根活性部位提取和纯化的研究

目的:提取纯化葛根活性部位。方法:通过大孔吸附树脂,并以葛根素和葛根总黄酮的提取率为指标,优化提取纯化工艺。结果:HPD-300型大孔吸附树脂吸附性能最佳,优化的工艺条件为1.5BV的0.5g.mL–1上样,流速2mL/min;4 BV的60%乙醇洗脱,速度1mL/min;洗脱用水量为4BV。结论:葛根活性部位的葛根素纯度可达27.94%,葛根素转移率87.81%;葛根总黄酮纯度可达76.42%,转移率87.29%。     

基于BP神经网络和遗传算法优化莪术超临界萃取工艺

 目的以莪术醇含量为响应指标,用BP神经网络和遗传算法优化莪术有效成分的超临界CO₂萃取工艺。方法采用气相色谱法测定莪术醇的含量,建立神经模型,通过均匀试验设计,利用遗传算法(GA)对网络模型进行优化,并对优化后的网络进行寻优,获得最佳提取工艺。结果莪术的超临界CO₂最佳萃取工艺为萃取压力20 MPa,萃取温度45℃,动态萃取时间80 min,改性剂用量25 mL,夹带剂浓度72%,静态平衡时间27 min;测试样本的网络预测值和实际测量值的相对误差小于4%。结论遗传算法优化的BP网络模型可对中药药效物质基础的超临界萃取结果进行预测,GA优化的萃取工艺比常规最小二乘法的优化结果优越。     

基于2种分析方法的补阳还五汤中有效成分提取工艺优化研究

目的对比以R语言为基础结合BP神经网络和遗传算法与响应面分析2种方法,优化补阳还五汤(BHD)中主要有效成分的提取工艺。方法在单因素实验的基础上采用响应面实验设计方法,利用HPLC法检测提取得到的BHD中主要有效成分,计算其提取率。提取率结果进行熵权法赋值,得到综合评价值。在此基础上首先采用响应面分析方法得到其最佳提取工艺和综合评价预测值。再通过另一种优化分析方法:R语言环境下的BP神经网络和遗传算法,分别进行网络模型优化和目标寻优,以期得到另一组BHD中有效成分的最佳提取工艺和综合评价预测值。结果响应面处理方法得到的最优提取工艺为提取时间1.8 h、乙醇体积分数51%、提取温度91℃、液料比14∶1,该方法下综合评价预测值为908.45,验证试验平均值为897.58,相对误差为1.20%;R语言环境下BP神经网络和遗传算法处理得到的最佳提取工艺为提取时间2 h、乙醇体积分数40%、提取温度100℃、液料比14∶1,该模型综合评价预测值为907.71,验证试验平均值为905.33,相对误差为0.26%。结论对比2种分析方法发现,神经网络结合遗传算法的相对误差较小,与验证试验拟合度较高,即R语言环境下的BP神经网络和遗传算法数学模型可用来对BHD中有效成分的提取工艺进行分析和预测,优于响应面分析,为实现中药有效成分目标寻优以及中药现代化提供了新的思路和参考。     

莪葛胶囊提取纯化工艺研究

目的 优选莪葛胶囊提取纯化工艺.方法 以挥发油提取率为指标,正交试验法优选莪术挥发油提取工艺;以葛根素和葛根总黄酮得率为指标,正交试验筛选葛根总黄酮提取工艺,采用AB-8大孔吸附树脂纯化葛根总黄酮.结果 优选的工艺条件为:莪术粉碎成20目粗粉,加8倍量水提取5h;葛根以8倍量水煎煮3次,每次50 min;经大孔吸附树脂...     

五种常用中药总黄酮提取工艺的优化

目的:优化5种常用中药的总黄酮提取方法。方法:对比不同浓度乙醇提取及不同超声提取时间下对总黄酮的提取率。结果:银杏叶和葛根最适的乙醇提取浓度为50%,黄芩和陈皮最适乙醇提取浓度为60%,与加热提取法相比,超声提取槐花和葛根的总黄酮提取量有所下降。结论:5种中药总黄酮提取最适乙醇浓度不同,槐花和葛根总黄酮不建议长时间超声提取。     

水提-壳聚糖澄清-大孔树脂纯化法制备葛根总黄酮工艺研究

目的优化葛根总黄酮提取工艺。方法采用水提壳聚糖澄清法与传统水提醇沉法平行对比，正交实验考察解吸剂（乙醇）浓度、解吸温度、洗脱速度3个因素，以总黄酮提取量、葛根素提取量、得膏率为考察指标综合评价。结果壳聚糖澄清工艺能有效保留葛根中葛根素及总黄酮等有效成分，节省乙醇用量，缩短生产周期。选取最佳纯化条件：乙醇浓度为70％，洗脱温度35℃，洗脱速度为2BV／h。采用该工艺葛根总黄酮纯度达60％以上。结论该法简单可取，适合于工业化大生产。     

人工神经网络结合粒子群优化算法优化不同产地广藿香挥发油提取工艺

目的优化不同产地广藿香挥发油的提取工艺。方法以挥发油提取率为评价指标,构建反向传播人工神经网络模型,应用粒子群优化算法优化云南曲靖、广东化州产地的广藿香挥发油提取工艺。结果人工神经网络结合粒子群优化算法(ANN-PSO)优化的云南曲靖广藿香挥发油提取工艺为料液比1∶9、提取3.5 h、提取3次,提取率为1.98%,与预测值2.06%接近,高于正交试验结果(1.60%);广东化州广藿香挥发油提取工艺为料液比1∶3、提取时间4.5h、提取3次,提取率为2.46%,与预测值2.53%接近,高于正交试验结果(1.82%)。结论 ANN-PSO可用于优化广藿香挥发油提取工艺。     

正交设计-重复实验法优选葛根的超微振动提取工艺

目的优选葛根药材最佳的超微振动提取工艺。方法以葛根素和葛根总黄酮的提取率作为考察指标,采用正交设计-重复实验法考察葛根超微振动提取过程中提取温度、溶剂用量、提取时间等工艺参数对葛根提取效果的影响。结果提取温度是影响葛根素和总黄酮提取率的主要因素,最佳提取工艺为:药材粗粉加5倍量30%的乙醇,45℃时提取2次,每次10min。结论该工艺简便、快捷、提取率高,可用于葛根中活性成分的提取。     

补阳还五汤提取工艺的响应面法和人工神经网络模型优化

目的利用响应面法和人工神经网络法优选补阳还五汤提取工艺,并对这两种方法的优化结果进行比较。方法以黄芪甲苷含量、芍药苷含量、总固体得率为指标,单因素试验考察加水量、提取时间、提取次数对补阳还五汤提取效果的影响,运用响应面法优化补阳优化还五汤提取工艺,在响应面法数据的基础上通过构建BP神经网络模型,对提取工艺进行进一步优化,最终确定最优提取工艺。结果响应面法优选补阳还五汤最佳提取工艺为:药材加8.38倍量52%浓度的乙醇提取2次,每次1.7h;BP神经网络模型仿真优化的提取工艺为:药材加8.45倍量54%浓度的乙醇提取2次,每次1.5h。BP神经网络优选工艺的综合评分较高,且相对误差较小。结论 BP神经网络模型法仿真优化的提取工艺具有提取效率高、能耗低的优点,适合工业化大生产。     

基于NSGA-Ⅱ算法多目标优化川芎提取工艺研究

目的通过快速非支配排序遗传(NSGA-Ⅱ)算法优化川芎提取工艺,提高川芎有效组分的得率。方法以阿魏酸和藁本内酯得率作为指标,采用均匀设计试验获得数据拟合BP神经网络模型参数,并结合NSGA-Ⅱ算法多目标寻优川芎提取条件。结果溶剂浓度为70%的甲醇、液料比为120∶1 m L/g和提取时间为35 min时回流提取阿魏酸及藁本内酯的含量高。结论基于NSGA-Ⅱ算法多目标优化川芎提取工艺能够有效提高阿魏酸和藁本内酯的得率。     

正交设计优选葛根超声加热提取工艺

目的正交设计优选皖南野生葛根超声加热提取工艺。方法以葛根总黄酮和葛根素为考察指标,采用单因素考察和正交试验设计对皖南野生葛根超声加热提取工艺进行优化。结果在考察因素变化范围内,总黄酮和葛根素均随超声温度增加而增加,随超声时间延长而增加,乙醇浓度为60%时出现极值,在液料比为10∶1处出现极值;正交试验结果表明,四因素对总黄酮和葛根素提取率影响大小顺序为超声温度乙醇浓度超声时间液料比。结论皖南野生葛根最佳超声加热提取工艺参数为乙醇浓度为60%,超声温度为60℃,超声时间为60 min,液料比为5∶1。     

野葛葛粉与总黄酮连续提取工艺研究

目的：获得连续提取野葛葛粉和总黄酮的生产工艺。方法：测定野葛提取葛粉前后总黄酮含量变化,为获得提取葛粉后残渣再提取总黄酮的理论依据;采用正交试验优化总黄酮的提取工艺,最后确定整个连续提取工艺并进行中试生产验证。结果：野葛提取葛粉后残渣中总黄酮残留量近半,值得进一步提取总黄酮。总黄酮的提取工艺条件经优化后确定为8倍量的80%乙醇为溶剂,回流提取1.5 h,连续提取3次。结论：工艺经中试生产验证,稳定可行,但需进一步优化。     

基于R语言的益气活血方药中丹酚酸B提取工艺研究

目的应用正交试验法、R语言结合BP神经网络和遗传算法优化益气活血方药组方丹参中水溶性成分丹酚酸B的提取工艺。方法以丹酚酸B的提取率为指标,采用正交试验设计方法进行提取考察。应用R语言结合BP神经网络及遗传算法对正交试验数据进行目标寻优,从而得到最佳提取工艺条件。结果丹酚酸B的最佳提取工艺条件为12倍体积的水,煎煮3次,每次1 h,提取液加乙醇使醇沉浓度达70%。网络预测值为110.52 mg/g,验证试验平均值为116.174 mg/g,相对误差为4.87%,具有良好的网络预测性。结论本实验建立的丹酚酸B提取工艺的数学模型可用于丹酚酸B提取工艺的分析和预测,同时为实现中药有效成分的目标寻优提供新的参考。