【摘 要】
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目的：通过建立混合过程中物料流动性变化规律的神经网络模型,预测任意以微晶纤维素为稀释剂的中药处方流动性。方法：以五倍子、金钱草浸膏粉为模型药物,将其与4种不同型号的微
【机 构】
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上海中医药大学中药现代制剂技术教育部工程研究中心
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目的：通过建立混合过程中物料流动性变化规律的神经网络模型,预测任意以微晶纤维素为稀释剂的中药处方流动性。方法：以五倍子、金钱草浸膏粉为模型药物,将其与4种不同型号的微晶纤维素按不同比例均匀混合,分别测定混合前后各粉体的松密度、振实密度,并计算豪斯纳比率和压缩度以表征流动性,在此基础上运用神经网络算法建立混合过程中流动性变化规律的数学模型,进而预测任意以微晶纤维素为稀释剂的中药处方流动性。结果：通过预测结果与实验结果的比较发现,神经网络预测模型具有较高的拟合度和良好的预测效果。
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