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目的:利用Box-Behnken响应面和BP神经网络法结合G1-熵权法多指标优选芪脊方醇提工艺,并对这两种方法的优化结果进行比较.方法:以黄芪甲苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、阿魏酸、厚朴酚、和厚朴酚含量与总固体量为指标,采用G1-熵权法确定各指标权重系数,通过Box-Behnken响应面法以及基于 3 种不同训练策略的BP神经网络法,对芪脊方醇提过程中乙醇浓度、溶剂倍数、提取时间的非线性影响进行反映,确定最佳提取工艺,并对两种方法的工艺优化结果进行比较验证.结果:对比采用Box-Behnken响应面法与不同训练策略的BP神经网络法优化获得的最佳工艺结果可知,基于少量神经元、全训练集(无验证集、无测试集)的BP神经网络法预测的最佳工艺综合评分更高,与工艺验证结果一致,最佳醇提工艺为:浸泡时间 0.5 h,乙醇浓度 54.79
作者：王欣欣；郇鹏飞；何建成；王莉莉；许金国；陆兔林；谢辉
来源：中药材 2023 年 46卷 3期
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