目的基于理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法的前馈控制实现不同批次丹参醇提液的均化。方法首先采用积分球漫反射收集各批次丹参药材的近红外光谱数据;然后在不同批次丹参8种有...目的基于理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法的前馈控制实现不同批次丹参醇提液的均化。方法首先采用积分球漫反射收集各批次丹参药材的近红外光谱数据;然后在不同批次丹参8种有效成分(丹参素、原儿茶醛、丹酚酸B、丹酚酸A、丹参酮I、隐丹参酮、丹参酮IIA、迷迭香酸)提取工艺单因素和含量测定实验的基础上,以提取时间、提取温度、乙醇体积分数为数值因素、批次为分类因素,8种有效成分含量经TOPSIS法综合评价后的得分为响应值,进行I-最优实验设计;最后建立以近红外数据,工艺参数为输入变量,提取液有效成分含量的综合得分为输出变量的遗传神经网络模型,以各批次丹参的近红外数据调整相应的醇提工艺参数,使得不同批次丹参醇提液中8种有效成分的含量差异减小。结果通过建立的模型调整相应的提取工艺使得4个批次丹参醇提液中各成分含量RSD值的平均值24.9%降低至13.5%。结论基于TOPSIS法的前馈控制能提升丹参醇提液质量的一致性,为中药提取液的均化研究提供了参考。展开更多
文摘目的基于理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法的前馈控制实现不同批次丹参醇提液的均化。方法首先采用积分球漫反射收集各批次丹参药材的近红外光谱数据;然后在不同批次丹参8种有效成分(丹参素、原儿茶醛、丹酚酸B、丹酚酸A、丹参酮I、隐丹参酮、丹参酮IIA、迷迭香酸)提取工艺单因素和含量测定实验的基础上,以提取时间、提取温度、乙醇体积分数为数值因素、批次为分类因素,8种有效成分含量经TOPSIS法综合评价后的得分为响应值,进行I-最优实验设计;最后建立以近红外数据,工艺参数为输入变量,提取液有效成分含量的综合得分为输出变量的遗传神经网络模型,以各批次丹参的近红外数据调整相应的醇提工艺参数,使得不同批次丹参醇提液中8种有效成分的含量差异减小。结果通过建立的模型调整相应的提取工艺使得4个批次丹参醇提液中各成分含量RSD值的平均值24.9%降低至13.5%。结论基于TOPSIS法的前馈控制能提升丹参醇提液质量的一致性,为中药提取液的均化研究提供了参考。
