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正交设计和BP神经网络结合G1-熵权法对比优化羌药
发布时间:2022-03-25浏览次数:198

  -熵权法对比优化羌药刷格痛风颗粒水提工原标题:正交设计和BP神经网络结合G1艺

  分和反向传播(back propagation摘 要:目的通过多指标组合赋权的正交试验综合评,化筛选刷格痛风颗粒的水提工艺参数BP)神经网络预测综合得分对比优。交试验设计方法采用正,、提取次数为考察因素以料液比、提取时间,前胡苷、盐酸小檗碱、芦荟大黄素、大黄酸含量没食子酸、盐酸黄柏碱、绿原酸、咖啡酸、紫花,谱相似度为评价指标干浸膏得率和指纹图,权重赋值计算综合评分采用G1-熵权法进行。神经网络建模仿真优化结果对比正交试验结果和BP,的最佳水提工艺参数寻找刷格痛风颗粒。析方法对比发现结果基于2种分,综合评分低于BP神经网络建模结果正交试验分析得到最佳提取工艺的,提取工艺参数为料液比1∶12故最终确定刷格痛风颗粒的最佳,2次提取,3 h每次。粒最佳水提工艺稳定可行结论优选出的刷格痛风颗,络进行方法寻优高效可靠正交试验结合BP神经网,研究提供了新的思路和参考为复方制剂的开发和现代化。

  复杂的炎症性关节病痛风是一种常见且,尿酸增多直接相关与嘌呤代谢紊乱、,织处引发急性关节疼痛[1]尿酸盐结晶沉积于关节、组。的人群和所采用的方法而有很大的不同全球痛风的患病率和发病率根据所研究,~6.8%不等患病率从<1%,0.289%/年[2]发病率为0.058%~,率也高达1.3%我国的痛风患病,年升高且逐,第2大代谢类疾病[3]已成为仅次于糖尿病的。

  基(痛风)病症羌医认为噜唔依,堵塞病)”范畴属羌医“得迪(,位在四肢其病灶部,掌关节好发特别脚拇趾,居器官功能失调密切相关与脾胃和肝肾的赛米萨喜。年来近,痛风取得较好疗效运用羌医药治疗,水)、吉纳咨斯(好吃好喝过盛)之病理依据本病滋(水)、莫(火)、穆尔(雨,热除雨水治以清火,解毒为主化厚味食。唔依基(痛风)性关节炎诊疗常规》羌医先后撰写和编著了《羌医治疗噜,疗的研究和痛风分型和个体化诊疗技术制定不同时期痛风的临床诊断、综合治。依基散(刷格痛风颗粒常用的口服药物噜唔,eng GranulesShuage Tongf,G)ST,苡仁)、日古孜苀唔(金钱草)、苀格(黄芪)、莫各麻哈(蒲公英)、日俄格思柏(山药)、赫勒木依格补(土茯苓)12味药组成是由和扎哈(黄柏)、刷格禾(生大黄)、格时牯思柏(威灵仙)、喝啥思格补(黄连)、寺格(羌活)、呼叉(川芎)、夷西米(薏,通管、益肺健脾健肾、利水祛毒作用主要起消肿止痛、软坚散结、化石,病期的痛风对不同发,性痛风具有显著的疗效尤其对中重度、难治。TG的最佳水提工艺本实验旨在优选S,、芦荟大黄素、大黄酸含量、干浸膏得率和指纹图谱相似度为评价指标以没食子酸、盐酸黄柏碱、华体会首页绿原酸、咖啡酸、紫花前胡苷、盐酸小檗碱,优选水提工艺参数多指标赋权评分,的科学合理保证其结果。

  (G1法)与客观赋权法熵权法组合赋权的方法G1-熵权法[4]是主观赋权法序关系分析法,又可增加各指标的内在联系它既可避免主观的随意性,在关联的复方中药研究[5]尤其适合成分复杂并具有内。propagation反向传播(back ,向传播算法训练的多层前馈网络BP)神经网络是一种按误差逆,误差反向传播两个过程包括信号前向传播和,替学习训练经过反复交,向对应的网络参数得到与最小误差,复杂的非线]适用于研究。(34)正交设计本实验采用L9,权重赋值计算综合评分利用G1-熵权法进行,P神经网络建模预测结果再验证正交试验结果和B,提工艺参数进行寻优对STG的最佳水。

  Diamonsil 5 μm C 18(250 mm×4.6 mmAgilent LC-1100 ChemStation色谱工作站、,m)色谱柱1.8 μ,捷伦公司美国安;epo ME55电子天平Mettler Tol,器(上海)有限公司梅特斯-托利多仪;3A电子天平JA100,仪器有限公司上海精天电子;型数控超声波清洗仪KQ-300DE,仪器有限公司昆山市超声;电热恒温水浴锅HWS-12型,仪器有限公司上海一恒科学;50冷冻干燥机FD-1A-,验仪器有限公司北京博医康试。

   g10,0 g大黄1,10 g威灵仙,0 g黄连1,0 g羌活1,0 g川芎1,15 g薏苡仁,15 g金钱草,5 g黄芪1,15 g蒲公英,0 g山药2,取原药材155 g土茯苓15 g)称,0 min先浸泡3,案各条件对其进行提取再按照正交试验设计方,过滤,冷冻干燥成干浸膏滤液进行浓缩、,称定精密,得率[7]计算干浸膏。

  酸、紫花前胡苷、盐酸小檗碱、芦荟大黄素、大黄酸8种对照品适量对照品溶液的制备精密称取没食子酸、盐酸黄柏碱、绿原酸、咖啡,37、1.042、1.083、1.026 mg/mL的混合对照品储备液加甲醇制成分别含1.017、1.022、1.083、1.085、1.0,用备。为混合对照品溶液用于HPLC分析再取1 mL定容至10 mL作。

  取工艺的干浸膏1 g置具塞锥形瓶中供试品溶液的制备精密称取STG各提,醇溶液10 mL精密加入80%甲,塞密,质量称定,kHz)处理30 min超声(100 W、40 ,称定放冷,液补足减失质量用80%甲醇溶,匀摇,过滤,滤液取续,机滤膜后用于HPLC分析滤液过0.22 μm有。LC色谱图如图1所示对照品及供试品HP。

  ”项下方法制备的STG S1样品2.2.6重复性试验取按“2.1,份供试品溶液平行制备6,项下色谱条件进样按“2.2.1”,分别为1.05%、1.21%、1.08%、1.34%、1.11%、1.18%、1.20%、1.72%结果没食子酸、盐酸黄柏碱、绿原酸、咖啡酸、紫花前胡苷、盐酸小檗碱、芦荟大黄素、大黄酸质量分数的RSD,重复性良好表明方法。2.2.7

  、4、8、12 h按“2.2.1”项下色谱条件进样测定稳定性试验取STG S1供试品溶液分别于制备后0、2,RSD分别为1.12%、1.07%、1.11%、0.85%、0.96%、1.01%、0.84%结果没食子酸、盐酸黄柏碱、绿原酸、咖啡酸、紫花前胡苷、盐酸小檗碱、芦荟大黄素、大黄酸峰面积的、

  ,液在12 h内稳定表明STG供试品溶。定8种指标成分含量的样品(S1)6份2.2.8加样回收率试验精密称取已测,.5 g每份约0,称定精密,酸、紫花前胡苷、盐酸小檗碱、芦荟大黄素、大黄酸对照品溶液(分别相当于样品中各成分含量的50%)按重复性试验结果计算出来的8个被测成分的含量分别加入对应量的没食子酸、盐酸黄柏碱、绿原酸、咖啡,下方法制备供试品溶液按“2.2.3”项,项下色谱条件测定按“2.2.1”。别为92.92%、96.66%、95.34%、97.82%、95.65%、98.84%、95.17%结果没食子酸、盐酸黄柏碱、绿原酸、咖啡酸、紫花前胡苷、盐酸小檗碱、芦荟大黄素、大黄酸的平均回收率分、

  ,69%、1.54%、1.22%、1.48%、1.57%RSD分别为1.27%、0.72%、0.71%、0.。测定精密称取正交试验下所得样品1 g2.2.9STG中多指标成分的含量,下方法制成供试品溶液按“2.2.3”项,色谱条件下进行测定按“2.2.1”项,花前胡苷、盐酸小檗碱、芦荟大黄素、大黄酸8种成分的含量计算STG中没食子酸、盐酸黄柏碱、绿原酸、咖啡酸、紫。溶液制备方法及色谱条件进样测定2.3指纹图谱的建立按供试品,艺样品的色谱图得到9个水提工。评价系统》(2012年版)软件进行分析将色谱图导入《中药色谱指纹图谱相似度,中位数法生成对照图谱采用,参照图谱以S5为,为0.2 min时间窗宽度设定,匹配全峰,生成

  纹图谱(S1~S9)个STG样品的叠加指,图2如。相似度并计算,见表1结果。

  方中配伍原则和功效相关药效物质2.4.1G1法依据STG复,(没食子酸)1=(盐酸黄柏碱)2=(绿原酸)确定STG提取物中10个评价指标的顺序关系为3

  >(干浸膏量)9>(相似度)10=(芦荟大黄素)7=(大黄酸)8;的权重评价标度并确定各指标,2=1其中r,=1r3,=1r4,=1r5,=1r6,=1r7,=1r8,1.3r9=,.4[8]r10=1,指标的权重系数(wk)最后按公式(1)计算。 −1(1)w k-wk=(1+ri)1

  法在该类赋权法中2.4.2熵权,数据熵值越小指标的原始,息量就越大提供的信,所起的作用也越大其在综合评价中,重就越大即所占权,之反,就越小[9]其所占权重。各评价指标的权重系数(wj)以此为基础计算STG水提工艺。等[10]运用的方法具体步骤采用李俊萍。G1法得到的主观权重为w12.4.3组合权重的确定由,客观权重为w熵权法得到的2

  设计与结果按处方配方比例称取STG处方药材共155 g2.5正交试验优化STG水提工艺参数2.5.1正交试验,)、提取次数(C)作为考察因素选择料液比(A)、提取时间(B,水平的L9(3设计3因素34

  试验正交。紫花前胡苷、盐酸小檗碱、芦荟大黄素、大黄酸的含量(y1~y结合G1-熵权法对没食子酸、盐酸黄柏碱、绿原酸、咖啡酸、8

  谱相似度(y10)进行综合评分计算)与干浸膏得率(y9)以及指纹图,水平见表1正交因素。、干浸膏得率和相似度进行综合评分(Pj)采用G1-熵权法对STG的多指标成分含量,)进行计算[12]Pj依据公式(3。指标的权重值见表2STG提取各评价,试验结果见表1提取工艺正交,差分析见表3提取工艺方。jP=

  3)2.5.2正交试验结果分析由表1直观分析可知(100 w j y j )/ y j max(,综合评分的作用主次各因素对实验结果为

  ,1>A2A3>A;分析可知由方差,结果的综合评分均无显著性影响各因素在α=0.05时对实验,案兼顾传统中药煎煮条件可能是因为实验设计方,水平间距不大所设置的因素,差异不显著所得结果。出该复方的起效物质为了最大限度地提取,床疗效保证临,3B2C2为最佳水提工艺选取各因素较高水平组合A,的水煎煮3次即加10倍量,2 h每次。建立本实验采用3层结构的BP神经网络建立模型2.6BP神经网络建模及寻优2.6.1模型,数为3个输入节点,间(B)、提取次数(C)即加水量(A)、提取时,数为1个输出节点,合评分即综。6.2.2

  法以误差平方为目标函数网络训练及参数BP算,度下降法使用梯,调整网络的权值和阈值通过反向传播来不断,差平方和最小使网络的误。能对类似样本的输入信息此时经过训练的神经网络自

  。的BP网络结构采用上述确定, 2017编程软件进行语言编程使用Visio Studio,nsig)作为隐含层传递函数选择双曲正切传递函数(ta,id)作为输出层传递函数线性传递函数(sigmo,含层1个设置隐,数的网络进行训练对比通过对含不同神经元,新建BP网络进行训练采用梯度下降算法对,训练参数值设定网络, 000 000次最大训练次数为5,0.001训练精度为,为0.学习率8

  性能(MSE为0.001 22)MSE)评估神经网络模型的预测。进行仿真输出网络预测使用sim仿真函数,数据作为网络输入使用正交试验样本,网络进行测试对训练好的,果表明测试结,测性能良好网络的预,输出的相对误差小于1%网络的期望输出和实际,络预测性能良好表明训练后的网,提工艺参数的预测可用于STG水。经网络预测在训练得到网络参数的基础上2.6.3STG水提工艺参数的BP神,的条件输入新,2倍(步长为2)即加水量为6~1, h(步长为1)提取时间为1~4,4(步长为1)提取次数为1~,可得到64个条件下的综合评分通过BP神经网络建模并预测,最佳水提工艺从中筛选出,见表4结果。的最佳水提工艺在第45、4BP神经网络预测得到STG9

  64号条件下综合评分一样高50、53、54、57~,产工艺特点考虑实际生,艺为料液比1∶12最终确定最佳水提工,2次提取,3 h每次。的最佳水提工艺结果分别进行工艺验证试验2.7验证试验将以上2种分析方法得到,酸小檗碱、芦荟大黄素、大黄酸的含量与干浸膏得率以及相似度测定没食子酸、盐酸黄柏碱、绿原酸、咖啡酸、紫花前胡苷、盐,其Pj计算,果进行对比并将其结,G的最佳水提工艺从而最终确定ST,结果见表5验证实验。实验结果可知从上述验证,于BP神经网络建模得到最佳水提工艺的综合得分正交试验分析得到最佳水提工艺的综合得分略低,提工艺参数为料液比1∶12故最终确定该STG的最佳水,2次提取,每次

  化石通管、益肺健脾健肾、利水祛毒作用讨论STG具有消肿止痛、软坚散结、,病期的痛风对于不同发,及痛风的康复具有特别的疗效尤其对中重度、难治性痛风以。种成分的含量纳入考核指标水提工艺考察时选择了8,中其,中的主要有效成分之一没食子酸是处方大黄,抗病毒等多种生物活性[14]其具有抗炎、抗氧化、抗菌、;中主要药效成分之一盐酸黄柏碱是黄柏,瘤等药理活性[15-16]具有抗菌抗炎、抗痛风、抗肿;水溶性酚类化合物绿原酸作为一种,中分布广泛在植物界,以及治疗代谢类疾病等多种药理作用[17]具有抗菌、抗病毒、抗肿瘤、抗氧化和抗炎;布非常广泛的次级代谢产物咖啡酸是一类在植物中分,、抗肝纤维化和保肝作用、抗肿瘤作用[18]具有抗病毒活性、抑菌、抗感染、心脑血管疾病;氢呋喃型香豆素苷类化合物紫花前胡苷是一种线型四,泻、维生素E缺乏和放松子宫有效[19]对治疗功能控制障碍、细菌感染、疼痛、腹;、黄柏中的主要有效成分盐酸小檗碱是处方黄连,调血脂、降糖、神经调节等作其具有抗菌消炎、抗肿瘤、用

  ;属于大黄蒽醌类衍生物芦荟大黄素、大黄酸,防护肝损伤及抗癌等芦荟大黄素能抗菌、,及抗炎等[21大黄酸能抗肿瘤]

  水提工艺STG的。础上改进的一种主观赋权法G1法是在层次分析法的基,元素个数的伸展性强、具有保序性等优点[4]具有计算速度快、无需一致性检验、同一层次中。差异驱动”原理熵权法是基于“,反映信息熵值的效用价值的客观赋权法[22]以各指标原始数据所提供信息量求得最优权重来。免了人为影响因素其最大优点是避,权重更具客观性使给出的指标,现性和可靠性[4]因此具有较高的重。权方法计算各指标的权重G1法和熵权法的组合赋,、客观赋权准确性高的优点可兼顾主观赋权解释性较强,赋予更加合理使综合权重,方制剂的局限性和片面性避免了单一指标评价复,更全面使评分,合实际更符;最广泛的神经网络模型之一BP神经网络是目前应用,力和优良的多维函数映射能力具有任意复杂的模式分类能,的网络结构具有柔性,个数可以根据具体情况任意设定网络的中间层数、各层的神经元,意精度逼近任意连续函数而且该网络模型能够以任,、计算量小、非线性映射能力强训练算法简单明确、学习速度快,优化提供了选择[23]为多维非线性系统参数。验区间进行考虑并且它从整个试,化规律做出准确的描述对试验中各因素的变,最佳参数优选出,可准确预测更多方案基于少量实验数据即,可靠便捷。法正交试验将传统的方,经网络相结合与BP人工神,掘试验信息可充分发,真和优化进行仿,的变化进行仿真分析对试验各主要因素,验过程模拟试,的变化规律反映各因素,中的最优组合[24]获得多因素连续区域。

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