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公开(公告)号：CN108564222B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN201810366048.2
申请日：2018-04-23
Applicant: 浙江中医药大学
Abstract: 本发明涉及一种优化算法及优化药用珠核生产工艺的方法，所述优化算法包括如下步骤：(1)实验：确定实验所需的因素数，并采用正交试验法得到正交实验数据；(2)建模：采用BP神经网络建模，设置因子节点数及目标节点数，并对所述正交实验数据进行交叉验证以对所述BP神经网络进行神经元的训练；(3)寻优：结合R语言的实数编码程序，采用遗传算法对所述目标节点数进行目标优化并标出。所述优化药用珠核生产工艺的方法结合优化算法，对药用珠核的抑菌效果进行测试以找到最佳条件下的抑菌效果，生产出优质珍珠。本发明的优化算法提供稳定可靠的模型以寻找到最优结果，步骤简单，操作方便。
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公开(公告)号：CN108804864A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810613422.4
申请日：2018-06-14
Applicant: 浙江中医药大学
CPC classification number: G06N3/084 , C07J53/004 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种黄芪甲苷的最佳提取工艺及优化提取工艺的方法，包括如下内容：称取黄芪药材，以乙醇作为溶剂，水浴回流提取黄芪甲苷，趁热过滤，收集滤液，蒸出乙醇，得糖浆状物，将黄芪浆状物质，用甲醇定容；提取条件为：乙醇浓度75％，乙醇与药材比例12:1，提取3小时，提取3次。本发明将R语言、BP神经网络和遗传算法三者相结合，对黄芪甲苷提取工艺进行目标寻优，并与正交分析法得出的优化工艺进行验证比较，得出最优提取工艺。
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公开(公告)号：CN108619172A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810613411.6
申请日：2018-06-14
Applicant: 浙江中医药大学
Abstract: 本发明公开了一种水蛭抗凝活性物质的提取工艺及优化提取工艺的方法，包括：称取水蛭粉末，加入生理盐水，充分摇匀后浸取，浸取过程中时时振摇，离心，取上清液置试管中，提取完成；提取条件分别为：浸取时间为165min，固液比为8倍，提取的温度为70℃；固液比为水蛭粉末与生理盐水的比例；本发明采用R语言环境下神经网络结合遗传算法对响应面法中的中心组合设计的试验结果进行水蛭抗凝活性物质提取工艺的优化和目标寻优，中药水蛭活性物质提取研究奠定基础。
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公开(公告)号：CN106749495A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611023994.4
申请日：2016-11-18
Applicant: 浙江中医药大学
Abstract: 本发明公开了一种采用正交试验法、R语言结合BP神经网络和遗传算法优化丹参酮IIA的提取工艺。所述方法中以丹参中丹参酮IIA的提取率为指标，采用正交试验设计方法进行提取考察，运用R语言结合BP神经网络及遗传算法对正交试验数据进行目标寻优，从而得到最佳提取工艺条件。结果丹参中丹参酮IIA的最佳工艺条件为乙醇浓度90％、液料比8:1、提取2h、提取3次。网络预测值为3.15mg，验证实验平均值为3.128mg，相对误差为0.70％，表明本发明方法具有良好的网络预测性。本发明建立的数学模型可用于丹参酮IIA提取工艺的分析和预测，同时为实现中药有效成分的目标寻优提供新的参考。
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公开(公告)号：CN119323243A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411337532.4
申请日：2024-09-25
Applicant: 浙江中医药大学
IPC: G06N3/0499 , G06N3/006 , G06N3/084 , G16B25/10
Abstract: 本发明提供了一种天然低共熔溶剂提取当归工艺条件的优化方法及应用，属于中药提取技术领域。本发明的优化方法包括以下步骤：筛选天然低共熔溶剂(NADES)，通过粒子群优化‑反向传播神经网络(PSO‑BPNN)模型确定天然低共熔溶剂提取工艺条件。本发明在对NADES进行筛选和单因素考察的基础上，综合运用RSM和PSO‑BPNN模型对当归中阿魏酸和藁本内酯的提取工艺进行了建模和优化。根据实验结果和误差分析，比较了两种模型在当归提取中的优化能力，相较于RSM，PSO‑BPNN具有更好的预测性能和更高的提取效率，其优化参数更适合当归的提取。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110988153B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN201911107896.2
申请日：2019-11-13
Applicant: 浙江中医药大学
Abstract: 基于LS‑SVM模型的丹参有效成分超声提取工艺优化方法，属于中药提取技术领域。本发明在高维特征空间利用最小二乘支持向量机建立综合评价值关于提取因素的回归模型，将回归模型转化成与核函数相关的优化模型，最终通过数据集进行不断学习找出在最优参数下与真实综合评价值误差最小的预测综合评价值从而能够找出提取的最优工艺因素。依照本发明建立一个非线性模型，可揭示数据之间的定量关系，模型误差小，可靠性高，为丹参有效成分超声提取工艺优化研究提供了新的思路与参考。
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公开(公告)号：CN112915579A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201911365093.7
申请日：2019-12-26
Applicant: 浙江中医药大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LS‑SVM模型的红花有效成分超声提取工艺，包括有以下步骤：S1，根据Box‑BenhnkenDesign原理对红花有效成分HSYA和AHSYB超声提取；S2，建立最小二乘支持向量机模型LS‑SVM；S3，优选模型参数核参数g和惩罚因子C，核函数采用径向基核函数RBF，利用Matlab软件编辑；S4，将S3所述最优参数g和C输入LS‑SVM模型，得到S1所述Box‑BenhnkenDesign分析方案的预测综合评价值；S5，使用均方误差MSE对LS‑SVM模型的模拟性能进行评估，其中MSE＝，m为数据集组数，yi为LS‑SVM的预测综合评价值，Yi为真实综合评价值本发明涉及中药提取技术领域。本发明，解决了现有技术处理高纬度非线性问题不稳定的缺陷的问题。
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公开(公告)号：CN111606899A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010612656.4
申请日：2020-06-30
Applicant: 浙江中医药大学
IPC: C07D407/14 , C09B61/00 , C09B67/54
Abstract: 一种高速逆流色谱法制备红花中脱水红花黄色素B的方法，属于化合物分离制备技术领域。该方法包括：（1）制备高速逆流两相溶剂体系；（2）制备样品溶液；（3）高速逆流色谱分离红花中的脱水红花黄色素B，同时进行单因素考察和响应面优化得到最佳工艺条件；（4）接取目标峰的馏分，采用冷冻干燥法进行浓缩，得到目标产物粉末。本发明以HSCCC法分离制备目标产物，结合响应面分析法进行工艺优化，建立了一种高效的脱水红花黄色素B的分离制备方法。该方法最终结果固定相保留率54%、进样后固定相流失体积25mL、总时长225min、纯度98.32%、产量66044.6，通过熵权法最终折算出AHSYB的综合评分0.687。
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公开(公告)号：CN108108851B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201810005258.9
申请日：2018-01-03
Applicant: 浙江中医药大学
Abstract: 本发明公开了一种基于R语言和正交试验的水蛭素提取工艺的优化方法，该方法包括如下步骤：设计不同的因素参数进行正交试验并获得正交试验数据，确定水蛭素提取工艺的因素参数；在R语言环境下建立具有至少一个隐层的BP神经网络模型；将输入层分别设为因素参数；将输出层的节点至少被设为水蛭素活性参数；采用实际水蛭素提取工艺中所采用的因素参数和实测所得的活性参数对BP神经网络进行训练；在R语言环境下利用遗传算法和BP神经网络模型求最优解。该最优解所对应的输入层节点的参数就是最佳的工艺参数。本发明的有益之处在于提供了一种能够利用现有数据进行运算和分析从改良原有工艺的基于R语言和正交试验的水蛭素提取工艺的优化方法。
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公开(公告)号：CN118490733A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410595122.3
申请日：2024-05-14
Applicant: 浙江中医药大学
IPC: A61K36/286 , A61P39/06 , G06N3/084 , G06N3/006 , G06N3/048 , A61K131/00
Abstract: 本发明公开了基于蚁群算法反向传播神经网络优化红花籽提取工艺，涉及中药提取技术领域。优化红花籽提取工艺的方法包括：(1)将红花籽进行超声提取，进行单因素实验，选择超声功率、乙醇浓度、料液比和提取温度作为单因素实验的影响因素；(2)采用HPLC法计算出CS、FS的提取率，根据提取率确定影响因素的最优值；(3)通过熵权法计算出综合评价值，采用蚁群算法反向传播神经网络模型得出最佳工艺参数；所述的蚁群算法反向传播神经网络的具体步骤包括：(1)构建反向传播神经网络模型；(2)构建蚁群算法优化神经网络模型。本发明的红花籽提取物具有显著的抗氧化应激作用，为红花籽的大规模提取提供参考。
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