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目的 基于理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法的前馈控制实现不同批次丹参醇提液的均化.方法 首先采用积分球漫反射收集各批次丹参药材的近红外光谱数据;然后在不同批次丹参8种有效成分(丹参素、原儿茶醛、丹酚酸B、丹酚酸A、丹参酮Ⅰ、隐丹参酮、丹参酮ⅡA、迷迭香酸)提取工艺单因素和含量测定实验的基础上,以提取时间、提取温度、乙醇体积分数为数值因素、批次为分类因素,8种有效成分含量经TOPSIS法综合评价后的得分为响应值,进行I-最优实验设计;最后建立以近红外数据,工艺参数为输入变量,提取液有效成分含量的综合得分为输出变量的遗传神经网络模型,以各批次丹参的近红外数据调整相应的醇提工艺参数,使得不同批次丹参醇提液中8种有效成分的含量差异减小.结果 通过建立的模型调整相应的提取工艺使得4个批次丹参醇提液中各成分含量RSD值的平均值24.9%降低至13.5%.结论 基于TOPSIS法的前馈控制能提升丹参醇提液质量的一致性,为中药提取液的均化研究提供了参考.

作者:陈兆昱;金伟锋;万海同;何昱

来源:中草药 2022 年 53卷 8期

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作者:
陈兆昱;金伟锋;万海同;何昱
来源:
中草药 2022 年 53卷 8期
标签:
前馈控制 TOPSIS法 遗传神经网络 丹参 近红外光谱 中药均化 丹参素 原儿茶醛 丹酚酸B 丹酚酸A 丹参酮Ⅰ 隐丹参酮 丹参酮ⅡA 迷迭香酸
目的 基于理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法的前馈控制实现不同批次丹参醇提液的均化.方法 首先采用积分球漫反射收集各批次丹参药材的近红外光谱数据;然后在不同批次丹参8种有效成分(丹参素、原儿茶醛、丹酚酸B、丹酚酸A、丹参酮Ⅰ、隐丹参酮、丹参酮ⅡA、迷迭香酸)提取工艺单因素和含量测定实验的基础上,以提取时间、提取温度、乙醇体积分数为数值因素、批次为分类因素,8种有效成分含量经TOPSIS法综合评价后的得分为响应值,进行I-最优实验设计;最后建立以近红外数据,工艺参数为输入变量,提取液有效成分含量的综合得分为输出变量的遗传神经网络模型,以各批次丹参的近红外数据调整相应的醇提工艺参数,使得不同批次丹参醇提液中8种有效成分的含量差异减小.结果 通过建立的模型调整相应的提取工艺使得4个批次丹参醇提液中各成分含量RSD值的平均值24.9%降低至13.5%.结论 基于TOPSIS法的前馈控制能提升丹参醇提液质量的一致性,为中药提取液的均化研究提供了参考.