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摘要:
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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文献信息
篇名 基于神经网络算法的中药制剂处方流动性预测模型研究
来源期刊 世界科学技术-中医药现代化 学科 医学
关键词 中药处方 微晶纤维素 松密度 振实密度 流动性 神经网络
年,卷(期) 2016,(4) 所属期刊栏目 中医研究
研究方向 页码范围 611-619
页数 9页 分类号 R283
字数 3447字 语种 中文
DOI 10.11842/wst.2016.04.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 冯怡 上海中医药大学中药现代制剂技术教育部工程研究中心 233 3583 32.0 47.0
2 赵立杰 上海中医药大学中药现代制剂技术教育部工程研究中心 19 142 8.0 11.0
3 杜若飞 上海中医药大学中药现代制剂技术教育部工程研究中心 20 224 7.0 14.0
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