人工神经网络预测盐酸帕罗西汀缓释微丸的药物释放

摘要：

目的 利用人工神经网络对盐酸帕罗西汀缓释微丸的释药行为进行预测.方法 设计20个处方,其中16个处方作为训练处方,其余4个处方作为测试处方,制备盐酸帕罗西汀膜控释微丸,进行释放度检查.以致孔剂PVP<K30>的用量、包衣增重作为自变量,考察药物在各个取样点的累积释放量作为输出,建立盐酸帕罗西汀缓释微丸释药行为的人工神经网络预测模型.通过线性回归法、相似因子法、AIC法评价人工神经网络的预测能力.结果 通过实测数据和BP神经网络预测结果比较,验证了人工神经网络的预测精度达0.989 9.结论 用人工神经网络对盐酸帕罗西汀缓释微丸的释药行为进行预测,拟合度较高,从而为盐酸帕罗西汀缓释微丸的处方优化和释药行为预测提供了可行的依据.

关键词：人工神经网络、盐酸帕罗西汀、微丸、缓释、预测

所属期刊栏目：25

分类号：R943.41(药剂学)

在线出版日期：2009-03-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：520-524