【摘 要】
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目的以莪术醇含量为响应指标,用BP神经网络和遗传算法优化莪术有效成分的超临界CO2萃取工艺。方法采用气相色谱法测定莪术醇的含量,建立神经模型,通过均匀试验设计,利用遗传
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目的以莪术醇含量为响应指标,用BP神经网络和遗传算法优化莪术有效成分的超临界CO2萃取工艺。方法采用气相色谱法测定莪术醇的含量,建立神经模型,通过均匀试验设计,利用遗传算法(GA)对网络模型进行优化,并对优化后的网络进行寻优,获得最佳提取工艺。结果莪术的超临界CO2最佳萃取工艺为萃取压力20 MPa,萃取温度45℃,动态萃取时间80 min,改性剂用量25 mL,夹带剂浓度72%,静态平衡时间27 min;测试样本的网络预测值和实际测量值的相对误差小于4%。结论遗传算法优化的BP网络模型可对中药药效物质基础的超临界萃取结果进行预测,GA优化的萃取工艺比常规最小二乘法的优化结果优越。
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