基于自适应模糊神经网络的丹参醇提模型

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目的:本文研究了基于模糊神经网络模型的丹参醇提模型。方法:通过一定提取条件下的试验数据建立模型,然后由模型仿真扩展到其他条件下的数据,以随时获得丹参醇提液中丹参ⅡA的含量。丹参饮片用乙醇作为提取溶液进行提取;通过网格法生成初始模糊推理系统,采用混合学习算法训练网络。结果:模型仿真值与实验值的相对误差在允许范围内,90个标定点中只有4个点的相对误差大于10。结论:理论分析和实验结果表明,该方法能够较好地根据提取条件预测提取液中有效成分的含量。
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