用人工神经网络结合粒子群优化算法筛选地锦草槲皮素醇提工艺参数

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应用反向传播人工神经网络建立地锦草中槲皮素醇提工艺的影响因素与评价指标总评归一值之间的关系模型,并结合粒子群算法优化醇提工艺参数。所得优化条件为:采用75%乙醇提取75 min,75%乙醇与地锦草的用量比为8∶1。按此优化方案进行验证试验,计算得平均槲皮素提取率和干浸膏得率为0.11%和9.30%(n=3),其总评归一值优于正交试验中任一组的归一值。 The reverse propagation artificial neural network was used to establish the model of the relationship between the influencing factors of quercetin alcohol extraction process and the regression equation of evaluation index, and the parameters of alcohol extraction were optimized by using particle swarm optimization algorithm. The optimized conditions were as follows: 75% ethanol extracted for 75 min, the ratio of 75% ethanol to F. gramineus was 8: 1. According to this optimization scheme, the average quercetin extraction rate and dry extract yield were calculated to be 0.11% and 9.30% (n = 3), respectively, and the total regression equation was better than any of the orthogonal test A value.
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