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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
文献摘要：
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1.5 h,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.
文献关键词：
凉粉草;煎煮提取工艺;正交试验;信息熵理论;BP神经网络-遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
谢平;魏海峰;温仁华;沈金海;郝春莉;陈良华
作者机构：
厦门华厦学院环境与公共健康学院,福建 厦门 361024;生化制药福建省高校工程研究中心,福建 厦门 361024;厦门市食品药品安全重点实验室,福建 厦门 361024;福建省亚热带植物研究所,福建 厦门 361006
文献出处：
引用格式：
[1]谢平;魏海峰;温仁华;沈金海;郝春莉;陈良华-.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)[J].中国中医药信息杂志,2022(02):86-92
A类：
B类：
信息熵理论,凉粉草,煎煮提取工艺,HPLC,咖啡酸,紫云英苷,迷迭香酸,丹酚酸,UV,总黄酮含量,指标成分含量,综合评分,分指,客观权重,初始种群,加水,倍数,煎煮时间,综合得分,分作,全局寻优,最佳提取工艺,人工神经网络,批验证,相对标准偏差
AB值：
0.214615
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