基于遗传神经网络的双目标甘草提取工艺优化
目的:确定甘草的工艺条件,使三萜皂苷含量和总黄酮含量综合最优.方法:根据熵权法和理想算法分别得到甘草提取含量评分,并利用D-S证据理论糅合两评分得到综合评价值.运用遗传神经网络,对提取工艺和综合评价值进行回归,得到它们的关系网络,最后利用遗传算法寻求关系网络中的最佳提取工艺.结果:甘草的综合最佳提取条件为:氨浓度0.64%,乙醇浓度62%,回流时间2.06h,液固比11.2:1.在此条件下的平均综合评价值为0.044,模型预测值为0.042,两者相对误差为4.55%,且所得综合评价值远高于实验组,故优化具有实际应用价值.结论:将遗传神经网络应用于优化甘草提取的最佳工艺条件具有可行性,可为中药提取工艺的研究提供新思路.
甘草、遗传算法、神经网络、提取工艺、优化、D-S证据理论
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浙江省自然科学基金项目L R16H270001;国家自然科学基金项目81473587,81403284;浙江省基础公益研究计划项目LGN18A010001;中国博士后科学基金面上资助项目2018M630692;浙江中医药大学2017年校级教学团队”数学建模教学团队”
2019-05-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
1719-1721