基于BP神经网络的纤维性根茎药材超滤总皂苷保留率预测模型

来源：食品工业科技杂志2016年第12期北京时间：

作者：王继龙, 刘晓霞, 魏舒畅, 柳春, 金辉, 范凌云

摘要：为了建立纤维性根茎药材超滤的总皂苷保留率预测模型,避免超滤技术在用于同类药材时需重复优化工艺的问题,以红芪超滤数据为基础,采用Levenberg-Marquardt（LM）算法优化后的BP神经网络（LM-BP神经网络）构建总皂苷保留率预测模型,对模型的预测性能及其对黄芪、甘草的适用性进行考察,并利用连接权值计算输入变量对输出变量的相对贡献率。结果表明,该模型具有良好的预测精度和适用性,对红芪、黄芪和甘草总皂苷保留率预测的平均绝对误差和平均误差率分别为1.10%、1.28%、1.52%和1.48%、1.95%、2.20%,输入变量的相对贡献率大小为膜孔径>压力>温度。该研究可为超滤和智能算法在中药领域的应用提供有益参考。

关键词：红芪,黄芪,甘草,总皂苷,超滤,BP神经网络,