Box-Behnken响应面法结合BP神经网络多指标优化胡椒荜茇提取工艺

目的:基于谱效关联及熵权法赋值的Box-Behnken响应面法结合BP神经网络多指标优化胡椒荜茇提取工艺。方法:采用Box-Behnken响应面法考察料液比、提取次数、超声时间对胡椒荜茇超声提取工艺的影响,计算干膏得率、DPPH·清除率,建立胡椒荜茇HPLC指纹图谱并采用灰关联度法确定指纹图谱和DPPH·清除率之间的谱效关系,计算关联度。以关联度对胡椒碱峰面积和指纹图谱共有峰总峰面积进行校正,获得校正后的峰面积。通过熵权法为各评价指标所占的权重赋值,计算综合评价指标。建立BP神经网络模型对试验结果进行目标寻优,最终获得胡椒荜茇的最佳提取工艺。结果:通过Box-Behnken响应面法和BP神经网络模型预测得到的胡椒荜茇最佳提取工艺为:料液比为1∶30(g/mL),提取次数为4次,超声时间为40 min。结论:基于谱效关联及熵权法赋值的Box-Behnken响应面法结合BP神经网络模型可用于优化胡椒荜茇的提取工艺,为胡椒荜茇提取物的制备及相关剂型的研究奠定了基础。