摘要：目的:优化白及多糖的提取工艺。方法:加热回流法提取白及多糖,应用UV测定含量并计算白及多糖得率。以正交试验其中的7组数据作为训练数据样本,剩余2组数据作为验证数据样本,采用误差反向传播人工神经网络(BP-ANN)进行建模及分析,以白及多糖得率作为考察指标,仿真模拟预测白及多糖最佳提取工艺参数。结果:正交试验优化的提取工艺为加12倍量水煎煮3次,每次煎煮2 h,白及多糖得率为24.70%;BP-ANN预测的最佳提取工艺为加16倍量水煎煮3次,每次煎煮1.5 h,白及多糖得率为29.31%。验证试验结果表明,BP-ANN优化工艺与正交试验相比,白及多糖得率的增长率为16.07%,与预测值的相对误差为2.18%。结论:BP-ANN优化工艺提取效率高于正交试验,BP-ANN仿真预测的提取工艺稳定、白及多糖得率高。

摘要：目的基于熵权法结合星点设计-效应面法(CCD-RSM)和误差反向传播人工神经网络(BP-ANN)建模优化黄连-黄柏的提取工艺。方法采用HPLC测定表小檗碱、黄连碱、巴马汀、小檗碱的含量,应用UV测定总生物碱的含量,并计算提取量。采用信息熵理论对上述5个指标的的提取量与干膏得率进行综合评分,以CCD-RSM的13组数据作为训练数据,采用BP-ANN进行建模及分析,以综合评分作为考察指标,仿真模拟预测黄连-黄柏最佳提取工艺参数。结果最佳提取工艺为加11倍量水煎煮2次,每次煎煮95 min,此时综合评分达到最大值106.41。结论BP-ANN建立的数学模型具有良好的预测性,优化的提取工艺高效、稳定、可行。