【摘 要】目的：優(yōu)化五香血藤的提取工藝參數(shù)。方法：采用U6（64）均勻設(shè)計(jì)，對乙醇質(zhì)量分?jǐn)?shù)、料液比、提取次數(shù)和提取時(shí)間進(jìn)行考察，以五味子醇甲和五味子乙素的含量為評價(jià)指標(biāo)，采用G1-熵權(quán)法賦權(quán)得到綜合評分，通過均勻設(shè)計(jì)試驗(yàn)進(jìn)行分析得到最佳提取工藝，再通過 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化和目標(biāo)尋優(yōu)，確定五香血藤的最佳提取工藝參數(shù)并進(jìn)行驗(yàn)證對比 2 種分析方法。結(jié)果：均勻設(shè)計(jì)分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模得到的最優(yōu)提取工藝綜合得分分別為104.22、110.30，故確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測的參數(shù)為最佳提取工藝，即為料液比20倍，乙醇質(zhì)量分?jǐn)?shù)90%，超聲50 min，超聲提取2次。結(jié)論：優(yōu)選出的五香血藤最佳提取工藝穩(wěn)定可行，為今后五香血藤有效成分的提取方法和工藝改進(jìn)提供理論參考。

【關(guān)鍵詞】五香血藤；G1-熵權(quán)法；均勻設(shè)計(jì)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；提取工藝

【中圖分類號】R248.2"" 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】 A""" 【文章編號】1007-8517（2024）13-0021-06

DOI：10.3969/j.issn.1007-8517.2024.13.zgmzmjyyzz202413006

Contrast Optimization of Extracting Technology Parameters of Kadsura longipedunculata Finet et Gagnep Based"on BP Neural Network and Uniform Design Combined with G1-entropy Weight Method

YU Chunyou1 LIU Hui1 XU Jian1，2，3* ZHANG Yongping1，2，3" LIU Yao1，2，3

1.College of Pharmacy， Guizhou University of Traditional Chinese Medicine， Guiyang 550025， China;

2.Guizhou Engineering Research Center for Processing and Preparation of

Traditional Chinese Medicines， Guiyang 550025， China;

3.National Engineering Research Center for Miao Medicine， Guiyang 550025， China

Abstract：

Objective To optimize the extraction process parameters of Kadsura longipedunc-ulata Finet et Gagnep. Methods U6（64） uniform design was used to investigate the mass fraction of ethanol， solid-liquid ratio， extraction times and extraction time. The content of schisandrol A and schisandrin B was used as the evaluation index， and the G1-entropy weight method was used to obtain the comprehensive score. The optimal extraction process was obtained by uniform design test， and then the network model optimization and target optimization were carried out by BP neural network modeling to determine the optimal extraction process parameters of Kadsura longipedunculata Finet et Gagnep and verify and compare the two analysis methods. Results The comprehensive scores of the optimal extraction process obtained by uniform design analysis and BP neural network modeling were 104.22 and 110.30， respectively.Therefore， the parameters predicted by the BP neural network model were determined as the best extraction process， that is， the ratio of material to liquid was 20 times， the ethanol mass fraction was 90%， the ultrasonic time was 50 min， and the ultrasonic extraction was 2 times. Conclusion The optimized extraction process is stable and feasible， which provides a theoretical reference for the extraction method and process improvement of the effective components of Kadsura longipedunculata Finet et Gagnep in the future.

Keywords：

Kadsura longipedunculata Finet et Gagnep; G1-entropy Weight Method; Uniform Design; BP Neural Network; Extraction Process

五香血藤系五味子科植物長梗南五味子（Kadsura longipedunculata Finet et Gagn.）的干燥根及藤莖，是貴州民間常用的特色民族藥，具有理氣止痛，祛風(fēng)絡(luò)、活血消腫的功效［1］。近年來，五香血藤在胃腸道疾病和寒濕阻絡(luò)引起的手足麻木、關(guān)節(jié)腫痛、腰腿疼痛等病癥中應(yīng)用較為廣泛，為復(fù)方胃痛膠囊［2］、外用酊劑楓荷除痹酊等中成藥的主要原料之一?，F(xiàn)代研究［3］表明，五香血藤含有木脂素、三萜和揮發(fā)油等多種化學(xué)成分，其中木脂素為五香血藤中最主要的活性成分，具有保肝、抗氧化、抗腫瘤、抗自由基損傷和增強(qiáng)免疫力等藥理作用［4］。五味子屬中木脂素類化合物主要以五味子醇甲、五味子乙素等活性成分為代表［5-6］，均具有抗炎、抗氧化等藥理作用［7］，與五香血藤具有理氣止痛，祛風(fēng)絡(luò)、活血消腫的功效相符。根據(jù)前期課題組研究及查閱相關(guān)文獻(xiàn)［4，8］，選擇五香血藤中五味子醇甲和五味子乙素2個(gè)成分作為考察指標(biāo)，為五香血藤質(zhì)量評價(jià)和質(zhì)量控制提供參考。

目前，未見關(guān)于五香血藤提取工藝相關(guān)研究，五香血藤在貴州雖分布較為廣泛，且藥材資源相對豐富，但缺乏合理的提取工藝指導(dǎo)，不僅在很大程度上造成五香血藤藥材資源的浪費(fèi)，甚至?xí)ζ浜砍煞值馁|(zhì)量造成影響，將會在一定程度上阻礙五香血藤的健康可持續(xù)發(fā)展。鑒于此，本實(shí)驗(yàn)采用均勻設(shè)計(jì)法對五香血藤的提取工藝進(jìn)行優(yōu)化，結(jié)合G1-熵權(quán)法分別對五味子醇甲和五味子乙素的含量進(jìn)行權(quán)重賦值計(jì)算綜合評分，進(jìn)一步驗(yàn)證均勻設(shè)計(jì)試驗(yàn)結(jié)果和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模預(yù)測結(jié)果，旨在得出五香血藤的最佳提取工藝參數(shù)，以期為貴州特色民族藥五香血藤的質(zhì)量控制和綜合開發(fā)利用提供依據(jù)。

1 儀器與材料

1.1 儀器 LC-20AT型高效液相色譜儀（日本島津）；超聲波清洗器（科導(dǎo)儀器有限公司）；AE240型電子分析天平（梅特勒-托利多儀器有限公司）；GZX-9420MBE型電熱恒溫鼓風(fēng)干燥箱（上海博訊實(shí)業(yè)有限公司醫(yī)療設(shè)備廠）。

1.2 試藥 五香血藤藥材購于貴陽市萬東橋下藥材市場，經(jīng)貴州中醫(yī)藥大學(xué)藥學(xué)院王祥培教授鑒定為五味子科植物長梗南五味子的干燥根及藤莖；五味子醇甲對照品（批號：w-002-170119，純度：≥98％，成都瑞芬思科技有限公司）、五味子乙素對照品（批號：w-001-161122，純度：≥98％，成都瑞芬思科技有限公司）；甲醇、乙腈為色譜純，其余試劑均為分析純，水為超純水。

2 方法與結(jié)果

2.1 五味子醇甲和乙素的含量測定

2.1.1 色譜條件 EclipseXDB-C18色譜柱（250 mm×4.6 mm，5μm）；流動相：0.3%磷酸水（A）-乙腈（B），梯度洗脫（0～10 min，6%～51%B，10～30 min，51%～80%B，30～60 min，80%～51%B）；流速1.0 mL/min；柱溫：30℃；進(jìn)樣量：20 μL；檢測波長：217 nm。色譜圖如圖1。

1.五味子醇甲;2.五味子乙素

2.1.2 對照品溶液的制備 分別精密稱定五味子醇甲、乙素對照品適量，用甲醇溶解配制成質(zhì)量濃度分別為316.81 μg/mL、1480.42 μg/mL的對照品溶液，即得。

2.1.3 供試品溶液的制備 精密稱取五香血藤藥材2 g，加入20倍80%的乙醇超聲提取2次，每次30 min，合并濾液，放置至室溫，定容至100 mL，過0.45μm微孔濾膜，取續(xù)濾液，即得。

2.1.4 線性關(guān)系考察 分別精密吸取“2.1.2”項(xiàng)下的對照品儲備液1 mL、2 mL、4 mL、6 mL、8 mL、10 mL，置10 mL的容量瓶中，加入甲醇定容至刻度，搖勻，得到其對照品溶液。按“2.1.1”項(xiàng)下色譜條件進(jìn)行測定，以峰面積為縱坐標(biāo)（Y），進(jìn)樣質(zhì)量濃度為橫坐標(biāo)（X），分別繪制標(biāo)準(zhǔn)曲線，進(jìn)行線性回歸，得五味子醇甲、乙素回歸方程分別為Y=86.077X-0.0114（r=0.9999），Y=77.504X+4.2439（r=0.9999）。結(jié)果表明，五味子醇甲31.62～317.25 μg/mL、乙素148.29～1480.26 μg/mL在范圍內(nèi)線性關(guān)系良好。

2.1.5 精密度試驗(yàn) 精密吸取“2.1.2”項(xiàng)下的五味子醇甲、乙素對照品溶液10 μL，按“2.1.1”項(xiàng)下色譜條件進(jìn)樣，重復(fù)進(jìn)樣6次，測定峰面積，計(jì)算五味子醇甲、乙素的RSD分別為0.32%、0.17%，表明精密度良好。

2.1.6 穩(wěn)定性試驗(yàn) 按“2.1.2”項(xiàng)下的方法制備供試品溶液，按“2.1.1”項(xiàng)下色譜條件，分別于0 h、4 h、8 h、12 h、24 h進(jìn)樣分析，記錄色譜圖，以峰面積計(jì)算五味子醇甲、乙素的RSD分別為1.76%、2.54%，表明供試品溶液在24 h內(nèi)穩(wěn)定。

2.1.7 重復(fù)性試驗(yàn) 按“2.1.2”項(xiàng)下的方法制備供試品溶液6份，按“2.1.1”項(xiàng)下色譜條件進(jìn)行進(jìn)樣，通過回歸方程計(jì)算，五味子醇甲、乙素含量分別為75 μg/mL、534 μg/mL，RSD分別為0.43%、0.58%，表明方法重復(fù)性良好。

2.1.8 加樣回收率試驗(yàn) 精密稱取已知含量五香血藤樣品6份，每份1 g，精密加入與五香血藤藥材中五味子醇甲、乙素對照品溶液，按“2.1.2”項(xiàng)下的方法處理樣品，按“2.1.1”項(xiàng)下含量測定方法測定含量，計(jì)算加樣回收率，結(jié)果五味子醇甲、乙素的平均回收率分別為95.81%、104.90%，RSD分別為0.83%、0.94%。

2.2 多指標(biāo)的組合賦權(quán)

2.2.1 G1法 G1法是一種計(jì)算元素權(quán)重的主觀賦權(quán)法，其主要思想是根據(jù)每個(gè)元素與其他元素的關(guān)系，來確定它的權(quán)值［9］。依據(jù)五香血藤功效相關(guān)藥效物質(zhì)和相關(guān)文獻(xiàn)［10-11］，確定了2個(gè)評價(jià)指標(biāo)的順序關(guān)系為五味子醇甲＝五味子乙素；并確定各指標(biāo)的權(quán)重評價(jià)標(biāo)度，其中r2=1，最后按公式（1）計(jì)算指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)（wk）［12］。

wk=（1+∑nk=2∏ni=kri ）-1（1）

wk-1=rkwk，k=n，n-1…，2（n為評價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù)）

2.2.2 熵權(quán)法 熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)方法，指其原始數(shù)據(jù)的熵值越小，指標(biāo)的離散程度越大，該指標(biāo)對綜合評價(jià)的影響（即權(quán)重）就越大，即所占權(quán)重就越大，反之，其所占權(quán)重就越?。?3］。以通過以下公式計(jì)算五香血藤提取工藝2個(gè)評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)（wk）。

步驟1：原始評估矩陣的規(guī)范化。設(shè)給m個(gè)評價(jià)指標(biāo)，n個(gè)評價(jià)對象，形成原始數(shù)據(jù)矩陣：

X=x11…x1n

…

xm1…xmn

該矩陣標(biāo)準(zhǔn)化可得：R=（rij）m×n，歸一化式：

rij=（xij-xminj）（xmaxj-xminj）（2）

[KH*4D]

式中：rij為第j個(gè)評價(jià)對象在第i個(gè)評價(jià)指標(biāo)上的標(biāo)準(zhǔn)值，rij∈［0，1］，xmaxj，xminj分別為xij的最大值和最小值；i=1，2，...，n；j=1，2，...，m。

步驟2：指標(biāo)的嫡值。

Hi=-k∑nifijlnfij（3）

fij=rij∑ni=1rij k=1lnn，當(dāng)fij=0時(shí) yij lnn=0

步驟3：計(jì)算指標(biāo)權(quán)重

wi=（1-Hi）/（1-∑mi=1Hi）（4）

2.2.3 組合權(quán)重的確定由G1法得到的主觀權(quán)重為 w1，熵權(quán)法得到的客觀權(quán)重為 w2，則組合權(quán)重（wj）按公式（5）進(jìn)行計(jì)算［14］。

wj=w1jw2j/∑nj=1w1j w2j（5）

[KH*4D]

2.3 均勻設(shè)計(jì)優(yōu)選提取工藝參數(shù)

2.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果 參考相關(guān)文獻(xiàn)和預(yù)試驗(yàn)的基礎(chǔ)上，確定了各因素各水平的用量范圍，在此基礎(chǔ)上采用U6（64）均勻設(shè)計(jì)，以乙醇濃度X1（%）、料液比X2（倍）、提取時(shí)間X3（min）、提取次數(shù)X4（次）為考察因素，以五味子醇甲和乙素含量為評價(jià)指標(biāo)，因素和水平安排見表1。

采用G1-熵權(quán)法對五香血藤的各評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行綜合評分（Pj），Pj根據(jù)公式（6）進(jìn)行計(jì)算，各評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重值見表3，均勻設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表2。

Pj=∑nj=1（100wj yj）yj max（6）

2.3.2 均勻設(shè)計(jì)結(jié)果 分析由表2結(jié)果經(jīng)DPS軟件處理分析，以綜合評分（Y）為效應(yīng)值，采用二次多項(xiàng)式逐步回歸模型進(jìn)行分析。建立（Y）對自變量乙醇質(zhì)量分?jǐn)?shù)（X1）、料液比（X2）、提取時(shí)間（X3）和提取次數(shù)（X4）的二次回歸方程：Y=57.0102174+1.3673478261X1-48.25478261X4+11.372282609X32-0.15976086957X1×X2，相關(guān)系數(shù)R=0.9999，調(diào)整后的相關(guān)系數(shù)為Ra=0.9996，總體顯著性檢驗(yàn)值F=1756.3366，顯著水平P值為0.0018＜0.05，剩余標(biāo)準(zhǔn)差S=0.4702。對該模型進(jìn)行方差分析和顯著性檢驗(yàn)，Durbin-Watson統(tǒng)計(jì)量d=1.8369565，模型恰當(dāng)，方程擬合度較好。由影響因素的回歸方程系數(shù)可知：X1、X32呈正相關(guān)，X4、X1×X2呈負(fù)相關(guān)，可知各因素及交互作用對綜合評分的影響大小順序是X1＞X32＞X4＞X1×X2，因此，乙醇質(zhì)量分?jǐn)?shù)、提取時(shí)間、提取次數(shù)和料液比分別為對綜合評分的影響順序。DPS 軟件處理獲得的回歸方程綜合評分最高時(shí)各個(gè)因素組合為料液比30倍，乙醇質(zhì)量分?jǐn)?shù)90%，超聲60 min，超聲提取1次。

2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模及尋優(yōu)

2.4.1 模型建立實(shí)驗(yàn) 使用 Matlab 2021a 軟件建立 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型［15-16］。建立由輸入層、隱含層和輸出層組成的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，將乙醇質(zhì)量分?jǐn)?shù)、料液比、提取時(shí)間和提取次數(shù)這4個(gè)變量列入輸入層，即輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)為4，輸出變量只有綜合評分，即輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為1，以及隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)目的確定，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模關(guān)鍵的一環(huán)就是隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇，可采用公式（7）獲得：

m=a+b+n（7）

式中：m是隱含層節(jié)點(diǎn)的數(shù)量；a是輸入節(jié)點(diǎn)的數(shù)量；b是輸出節(jié)點(diǎn)的數(shù)量；n是1～10之間的調(diào)節(jié)常數(shù)。根據(jù)上述公式，可以得到3lt;mlt;13，通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，結(jié)合預(yù)測值與真實(shí)值之間的均方誤差MSE和相關(guān)系數(shù)R，最終確定其隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為10，再用留一法交叉驗(yàn)證均勻設(shè)計(jì)的6組數(shù)據(jù)并進(jìn)行訓(xùn)練，結(jié)果顯示五香血藤的6組數(shù)據(jù)的預(yù)測誤差分別為0.0403、0.0904、0.0951、0.0618、0.1136、0.2864，平均值為0.1146，具有顯著性意義，因此所建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型穩(wěn)定可靠。再將表1中的6組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)同時(shí)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)，并對測試結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，結(jié)果如圖2所示，R2=0.99978，表明該模型具有良好的可靠性。

2.4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測 在“2.4.1”項(xiàng)條件和參數(shù)下訓(xùn)練所得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基礎(chǔ)上，輸入新的條件，即乙醇質(zhì)量分?jǐn)?shù)為30%～90%（步長為20），料液比為6～30（步長為8），提取時(shí)間為10～70 min（步長為20），提取次數(shù)為1～3（步長為1），通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測可得到192個(gè)提取條件下的綜合評分，結(jié)果見表4所示，可知BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果得到的五香血藤提取工藝在172號時(shí)，綜合評分最高，結(jié)合實(shí)際生產(chǎn)工藝特點(diǎn)，最終確定最優(yōu)提取工藝為料液比20倍，乙醇質(zhì)量分?jǐn)?shù)90%，超聲50 min，超聲提取2次。

2.4.3 驗(yàn)證實(shí)驗(yàn) 將由2種分析方法得到的最優(yōu)提取工藝結(jié)果分別進(jìn)行工藝驗(yàn)證試驗(yàn)，測定五味子醇甲、乙素含量，計(jì)算其Pj，并將其結(jié)果進(jìn)行對比，提取工藝結(jié)果見表5，驗(yàn)證得到均勻設(shè)計(jì)分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模得到的最優(yōu)提取工藝綜合得分分別為104.22、110.30，故確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測的參數(shù)為最佳提取工藝，即料液比20倍，乙醇質(zhì)量分?jǐn)?shù)90%，超聲50 min，超聲提取2次為五香血藤的最優(yōu)提取工藝。

3 小結(jié)與討論

研究采用均勻設(shè)計(jì)法對超聲提取五香血藤木質(zhì)素類成分的提取時(shí)間、提取次數(shù)、乙醇質(zhì)量分?jǐn)?shù)和料液比進(jìn)行優(yōu)化，并使用G1-熵權(quán)法確定了五味子醇甲和乙素評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重分別為0.4936和0.5064，以主觀賦權(quán)法結(jié)合客觀賦權(quán)法的方式，使評價(jià)指標(biāo)更為科學(xué)合理，再利用均勻設(shè)計(jì)試驗(yàn)分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型2種不同方法對五香血藤的最佳提取工藝進(jìn)行尋優(yōu)，最終采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型確定了五香血藤的最佳提取工藝為料液比20倍，乙醇質(zhì)量分?jǐn)?shù)90%，超聲50 min，超聲提取2次，驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)結(jié)果與綜合評分差異不大，說明優(yōu)化工藝合理，穩(wěn)定可行，為今后五香血藤的提取方法和工藝改進(jìn)提供理論參考，對五香血藤制劑的工業(yè)化生產(chǎn)具有一定的指導(dǎo)意義。

參考文獻(xiàn)

［1］江雪清，干正洋，晏晨，等.黔產(chǎn)五香血藤化學(xué)成分的研究（Ⅱ）［J］.中國實(shí)驗(yàn)方劑學(xué)雜志，2014，20（16）：67-70.

［2］馮華，石尚友，羅秀瓊，等.苗藥復(fù)方胃痛膠囊中吳茱萸的定性與定量分析［J］.甘肅中醫(yī)藥大學(xué)學(xué)報(bào)，2017，34（4）：30-34.

［3］干正洋，楊慶雄.黔產(chǎn)五香血藤化學(xué)成分的研究［J］.中成藥，2012，34（2）：303-306.

［4］劉慧，徐劍.苗藥五香血藤的質(zhì)量測定［J］.貴州科學(xué)，2018，36（4）：20-23.

［5］白文宇，王厚恩，王冰瑤，等.五味子化學(xué)成分及其藥理作用研究進(jìn)展［J］.中成藥，2019，41（9）：2177-2183.

［6］邢楠楠，屈懷東，任偉超，等.五味子主要化學(xué)成分及現(xiàn)代藥理作用研究進(jìn)展［J］.中國實(shí)驗(yàn)方劑學(xué)雜志，2021，27（15）：210-218.

［7］翟宏焱，周光姣，王超群.一測多評高效液相色譜法同時(shí)測定五味子中五味子醇甲、五味子甲素、五味子乙素［J］.化學(xué)分析計(jì)量，2023，32（6）：40-45.

［8］陳華國，秦翱，周欣.五香血藤中五味子醇甲與五味子甲素含量測定［J］.醫(yī)藥導(dǎo)報(bào)，2013，32（8）：1067-1069.

［9］吉部肖情，李麗，阮婧華，等.正交設(shè)計(jì)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合G1-熵權(quán)法對比優(yōu)化羌藥刷格痛風(fēng)顆粒水提工藝［J］.中草藥，2022，53（4）：1051-1058.

［10］白曉蕾，宋琳，鄭遠(yuǎn)武，等.五味子醇甲藥理研究進(jìn)展［J］.實(shí)用中醫(yī)內(nèi)科雜志，2021，35（2）：18-20.

［11］馬駿池，趙晉彤，高世勇，等.五味子乙素提純工藝及藥理作用研究進(jìn)展［J］.中國現(xiàn)代中藥，2022，24（3）：533-541.

［12］易麗娟，鄒蘇蘭，柳蘭，等.基于G1-熵權(quán)法和響應(yīng)面設(shè)計(jì)優(yōu)化益氣活血方醇提工藝［J］.中國中醫(yī)藥信息雜志，2019，26（7）：73-78.

［13］李俊萍，張爽，王謙博，等.基于G1-熵權(quán)法和正交設(shè)計(jì)多指標(biāo)優(yōu)化刺五加提取工藝［J］.中國新藥雜志，2019，28（7）：871-876.

［14］曹苗苗，許明君，于桂芳，等.G1-熵權(quán)法聯(lián)合響應(yīng)面法優(yōu)選百清膠囊浸膏的減壓干燥工藝［J］.西北藥學(xué)雜志，2020，35（2）：196-200.

［15］楊巖，肖佳妹，王韌，等.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中藥相關(guān)研究領(lǐng)域的應(yīng)用［J］.中草藥，2019，50（13）：3230-3236.

［16］付姝菲，劉宏艷，任海燕，等.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中醫(yī)藥研究領(lǐng)域中的應(yīng)用［J］.醫(yī)學(xué)信息，2021，34（12）：12-14.

（編輯：劉 斌）

基金項(xiàng)目：國家苗藥工程技術(shù)研究中心能力提升（黔科合中引地［2023］006）；貴州省高等學(xué)校中藥民族藥（苗藥）新劑型新制劑工程研究中心（黔教技［2022］022）。

作者簡介：余春游（1997—），男，蒙古族，碩士研究生，研究方向?yàn)橹兴幖懊褡逅幩幬镄轮苿┘靶聞┬?。E-mail：915695339@qq.com

通信作者：徐劍（1977—），男，碩士，漢族，碩士，教授、碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)橹兴幹苿┬录夹g(shù)與新劑型。E-mail：10423108@qq.com