基于红芪总多糖保留率建立纤维性根茎药材的超滤预测模型
作者：杨俊岭 整理 来源： 日期：2016-04-13
导读
近期，甘肃中医药大学研究人员发表论文，旨在建立人工神经网络用于预测纤维性根茎药材的超滤总多糖保留率。研究指出，建立的模型预测精度较高，适用性较好，可用于预测纤维性根茎药材超滤的总多糖保留率。该文发表在2016年第03期《中国实验方剂学杂志》上。 以无机陶瓷膜的膜孔径、滤过压力、药液温度为输入变量，不同超滤条件下红芪酶解提取液中总多糖保留率为输出变量，采用Levenberg-Marquar
近期，甘肃中医药大学研究人员发表论文，旨在建立人工神经网络用于预测纤维性根茎药材的超滤总多糖保留率。研究指出，建立的模型预测精度较高，适用性较好，可用于预测纤维性根茎药材超滤的总多糖保留率。该文发表在2016年第03期《中国实验方剂学杂志》上。
以无机陶瓷膜的膜孔径、滤过压力、药液温度为输入变量，不同超滤条件下红芪酶解提取液中总多糖保留率为输出变量，采用Levenberg-Marquardt算法优化网络参数，建立BP神经网络预测模型，并对模型的性能及适用性进行考察。
结果显示， BP神经网络的拓扑结构为3-6-1，对红芪总多糖保留率预测的平均预测误差、平均绝对误差和平均误差率分别为0.10%，0.98%，1.55%；对黄芪总多糖保留率预测的平均误差率2.77%。
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