基于BP神经网络的纤维性根茎药材超滤总皂苷保留率预测模型

• 作者: 刘晓霞 柳春 王继龙 范凌云 金辉 魏舒畅
• 来源期刊: 食品工业科技
• 学科: 工学
• 关键词: 红芪 黄芪 甘草 总皂苷 超滤 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 85-88
• 分类号: TS218
• 语种: 中文
• DOI: 10.13386/j.issn1002-0306.2016.12.008

摘要

为了建立纤维性根茎药材超滤的总皂苷保留率预测模型,避免超滤技术在用于同类药材时需重复优化工艺的问题,以红芪超滤数据为基础,采用Levenberg-Marquardt(LM)算法优化后的BP神经网络(LM-BP神经网络)构建总皂苷保留率预测模型,对模型的预测性能及其对黄芪、甘草的适用性进行考察,并利用连接权值计算输入变量对输出变量的相对贡献率.结果表明,该模型具有良好的预测精度和适用性,对红芪、黄芪和甘草总皂苷保留率预测的平均绝对误差和平均误差率分别为1.10％、1.28％、1.52％和1.48％、1.95％、2.20％,输入变量的相对贡献率大小为膜孔径＞压力＞温度.该研究可为超滤和智能算法在中药领域的应用提供有益参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏舒畅		73	459	12.0	18.0
2	金辉		49	214	10.0	12.0
3	范凌云		26	112	7.0	9.0
4	刘晓霞		20	38	4.0	5.0
5	柳春		41	192	7.0	12.0
6	王继龙		28	119	7.0	10.0