摘要
目的:基于熵权法(Entropy Weight Method,EWM)-层次分析(Analytic Hierarchy Process,AHP)和反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)对地黄水提物超声提取工艺进行优化.方法:以超声温度、超声时间、料液比为正交试验考察因素,梓醇、地黄苷D、益母草苷,地黄多糖含量以及水溶性浸出物得率为指标,采用EWM-AHP法确定各指标权重,从而得到多指标综合得分;再以正交试验工艺条件为输入,综合得分为输出,建立并训练BPNN模型,寻找地黄提取最佳工艺.结果:BPNN优选工艺为在60℃下,加33倍水,提取70 min,梓醇、地黄苷D、益母草苷,地黄多糖含量以及水溶性浸出物得率平均值分别为17.04、3.75、10.57、24.86 mg/g、0.82 g/g,综合得分为97.74;正交试验最佳工艺为提取温度50℃,加25倍水,提取1 h,梓醇、地黄苷D、益母草苷,地黄多糖含量以及水溶性浸出物得率平均值分别为12.72、2.58、8.20、25.02 mg/g、0.80 g/g,综合得分为97.26.结论:本研究确定BPNN优选工艺为最优,为EWM-AHP法结合BPNN在提取工艺中的应用提供了参考.
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