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目的应用BP人工神经网络模型预测水溶性药物从HPMC缓释片中的释放。方法以6种不同溶解性的水溶性药物（对乙酰氨基酚、氧氟沙星、盐酸环丙沙星、乳酸左氧氟沙星、多索茶碱、氯苯那敏、维拉帕米）为模型药物，设计62个处方，其中前面55个处方作为训练处方，另外7个处方作为验证处方，压制HPMC缓释片，进行释放度检查。以溶解度、载药量、HPMC的量、HPMC的固有黏度、MCC的量、PVP的浓度和药物溶出仪的转速作为自变量，药物在各个取样时间点的累积释放量作为输出，建立BP人工神经网络模型，并与响应面法进行对照，通过线