基于D-S证据理论的数学模型优化补阳还五汤中多目标有效成分提取工艺

• 作者: 丁志山 万嘉洋 冯琛 刘佳 姚玥 张涵 李晓红 虞立 金伟锋 陈天翔
• 来源期刊: 中国中医急症
• 学科: 医学
• 关键词: D-S证据理论 补阳还五汤 有效成分 遗传算法 神经网络 提取工艺 优化
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 3-7,20
• 页数: 6页
• 分类号: R289
• 字数: 4913字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-745X.2019.01.002

摘要

目的 采用新颖数学模型优化补阳还五汤中羟基红花黄色素A、阿魏酸、芒柄花素3种有效成分的提取工艺条件.方法 采用响应面实验设计方法对补阳还五汤中羟基红花黄色素A、阿魏酸、芒柄花素3种成分进行提取,高效液相色谱法进行含量测定,计算各自提取率.利用D-S证据理论对3种成分提取率进行归一化,得到综合评价值,再运用遗传-神经网络模型和响应面方法,对综合评价值及相应的提取工艺条件进行目标寻优和预测.结果 遗传-神经网络模型优化的最佳提取条件为:提取时间1.7 h、乙醇浓度50％、提取温度90℃、液料比16∶1,在此条件下寻优得到的综合评价值为77.20,平均验证真实值为76.47,两者RSD为1.49％.响应面法优化的最佳提取条件为:提取时间1.7 h,乙醇浓度53％,提取温度91℃,液料比14∶1,在此条件下寻优得到的响应面结果为66.75,平均验证真实值为70.82,两者RSD为2.64％.上述结果可知,响应面法的综合评价值预测结果较遗传神经网络模型低,且低于30组实验中的第3组,故寻优结果较劣;响应面法的验证试验真实值也较差于遗传神经网络模型的,故D-S证据理论下的遗传神经网络模型优于响应面法.结论 将D-S证据理论与遗传神经网络模型结合应用于补阳还五汤有效成分多目标提取工艺优化、分析和预测,预测与验证结果吻合度较高,表明该方法可行性较好,这对中药药效物质基础的提取工艺优化研究提供了新的思路与参考.