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。     

基于粗糙集理论的医院制剂黑药膏处方优化研究

目的:利用粗糙集理论对我院医院制剂黑药膏处方进行优化。方法:通过咨询专家及结合各药的功能主治,将26味中药分为清热药、补虚药、活血祛瘀药、祛风湿药、止血药,运用正交试验方法设计组方-药效实验,运用粗糙集理论对5组中药组合进行属性约简。结果:约简后的属性集分别为活血祛瘀药、祛风湿药、止血药,证明这3组中药为方中主要起效中药,处方由26味药优化为12味药,并通过验证实验证实结果的准确性。结论:粗糙集理论可应用于中药处方优化,可为中药二次开发提供参考。