摘要
本发明公开了一种酒黄精炮制工艺的智能优化方法,属于中药炮制领域。利用单因素试验、响应面法和麻雀搜索法‑神经网络(SSA‑BP)对酒黄精的炮制工艺进行优化。以酒黄精中多糖、还原糖、黄酮、皂苷、5‑羟甲基糠醛含量及ABTS+自由基清除率六个关键成分为质量评价指标,以色泽、气味、口感感官性状作为辅助评价指标,采用熵权法与层次分析法(AHP)融合的复合赋权策略确定各指标权重系数,构建多维质量综合评价体系,并将综合评分作为响应指标。以响应面数据作为神经网络学习数据,通过SSA‑BP模型结合响应面法确定最优工艺:蒸制时间3.6h、烘干温度75℃、烘干时间为11.4h、蒸制循环8次。本发明解决了传统工艺参数优化的难题,显著提升产品质量。
技术关键词
羟甲基糠醛含量
智能优化方法
还原糖
响应面法
关键工艺参数
皂苷
自由基
黄精饮片
BP模型
黄酮
BP神经网络预测
层次分析法
神经网络预测模型
BP神经网络模型
指标
多糖
综合评价体系
搜索算法
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机器学习模型
智能优化方法
金刚线
热处理工艺参数
回归算法
智能优化方法
空间结构
强化学习算法
指标
遗传算法
时间序列预测模型
人工智能优化方法
合规性
人工智能优化系统
粒子群优化算法
响应面优化方法
功率器件封装
热阻
响应面模型
仿真模型
引水隧洞
智能优化方法
支护结构
隧洞开挖支护
混凝土喷层厚度