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目的:采用熵权法结合随机森林数学模型同时优化红花中羟基红花黄色素A和脱水红花黄色素B两种有效成分的提取条件.方法:对红花进行超声提取,采用单因素试验选择超声温度、超声时间、液料比和超声功率作为影响提取率的因素,用Box-Benhnken中心组合试验设计确定试验方案,用HPLC测定羟基红花黄色素A和脱水红花黄色素B的含量,通过熵权法计算出羟基红花黄色素A和脱水红花黄色素B的权重值,并将综合评价值作为评价指标,再用随机森林法对提取结果进行优化.结果:随机森林得到的最佳提取工艺为:超声温度72℃、超声时间46 min、液料比为16:1(mL/g)、超声功率112 W,在此条件下预测综合评价值为1.12,平均验证真实值为1.15,两者相对误差为2.61%.结论:将熵权法和随机森林结合应用于红花中羟基红花黄色素A和脱水红花黄色素B提取工艺的优化、分析和预测,预测吻合于验证结果,这为中药有效成分的提取工艺优化研究提供了新的思路与参考.

作者:万浩宇;张洋洋;虞立;许守超;许华萍;金伟锋

来源:中药材 2020 年 43卷 3期

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作者:
万浩宇;张洋洋;虞立;许守超;许华萍;金伟锋
来源:
中药材 2020 年 43卷 3期
标签:
随机森林 红花 超声提取 羟基红花黄色素A 脱水红花黄色素B
目的:采用熵权法结合随机森林数学模型同时优化红花中羟基红花黄色素A和脱水红花黄色素B两种有效成分的提取条件.方法:对红花进行超声提取,采用单因素试验选择超声温度、超声时间、液料比和超声功率作为影响提取率的因素,用Box-Benhnken中心组合试验设计确定试验方案,用HPLC测定羟基红花黄色素A和脱水红花黄色素B的含量,通过熵权法计算出羟基红花黄色素A和脱水红花黄色素B的权重值,并将综合评价值作为评价指标,再用随机森林法对提取结果进行优化.结果:随机森林得到的最佳提取工艺为:超声温度72℃、超声时间46 min、液料比为16:1(mL/g)、超声功率112 W,在此条件下预测综合评价值为1.12,平均验证真实值为1.15,两者相对误差为2.61%.结论:将熵权法和随机森林结合应用于红花中羟基红花黄色素A和脱水红花黄色素B提取工艺的优化、分析和预测,预测吻合于验证结果,这为中药有效成分的提取工艺优化研究提供了新的思路与参考.