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*

来源：药物分析杂志2023年第2期北京时间：

作者：徐志伟, 王宝才, 旦孝三, 毕映燕, 李季文, 边娜, 杜伟锋

单位：1.甘肃省中医院,兰州 730050;2.兰州市城关区白银路街道社区卫生服务中心,兰州 730030;3.浙江中医药大学中药炮制技术研究中心,杭州 311401

摘要：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。

关键词：BP-ANN,熵权法,当归身,多指标,阿魏酸,绿原酸,欧前胡素,藁本内酯,浸出物含量,

基金资助：*国家重点研发计划-中药饮片质量识别关键技术研究(2018YFC1707001);国家中药标准化项目(ZYBZH-H-ZY-45);国家中医药行业科研专项(201507002);中华中医药学会青年人才托举工程项目(QNRC2-C12)