反向传播人工神经网络结合熵权法多指标优化当归身的提取工艺

目的:采用反向传播人工神经网络(BP-ANN)结合熵权法多指标优化当归身的提取工艺。方法:以提取温度、加液量、提取时间为考察因素,每个因素3个水平,开展L₉(3⁴),正交设计;运用熵权法计算阿魏酸、绿原酸、欧前胡素、藁本内酯百分含量及浸出物含量的综合评分作为评价指标;再以上述评价指标为数据基础建立BP-ANN模型,通过网络训练,预测当归身的最优提取工艺。结果:优化得到的当归身最优提取工艺为加入药材重量的12倍量体积提取液,在87℃条件下提取80 min,检测样本的网络预测值和实际测量值的相对误差为0.776 4%。结论:建立的数学模型可对当归身提取工艺进行分析和预测,所得工艺稳定可行,可高效提取当归身的有效成分。