基于1stOpt软件的威布尔溶出曲线拟合方法研究

目的:利用1stOpt软件实现威布尔溶出曲线拟合,提供一种新的可获得溶出曲线参数的方法。方法:以通脉丸中芍药苷的溶出数据作为研究对象,利用1stOpt软件中麦夸特法+通用全局优化(LM-UGO)法来实现威布尔溶出曲线拟合,并与Matlab软件中的非线性最小二乘(NLLS)法及遗传算法拟合结果进行比较。结果:LM-UGO、NLLS和遗传算法拟合得到的威布尔溶出曲线参数无显著性差异(P>0.05),而溶出参数的校正均方差分别为0.00990、0.01212、0.01003,以LM-UGO法值最小。结论:1stOpt软件具有操作简单、拟合快速而准确、收敛速度快等优点,是威布尔溶出曲线拟合及参数估算的有力工具。

基于遗传算法的威布尔溶出曲线参数估算方法研究

目的:利用遗传算法全局搜索能力的优势,进行威布尔溶出曲线参数估算。方法:以通脉丸中竹节香附素A的溶出数据为研究载体,利用Matlab软件中遗传算法优化工具箱实现威布尔溶出曲线参数估算,并与非线性最小二乘法估算结果进行统计学比较。结果:遗传算法与非线性最小二乘法估算的威布尔溶出曲线参数无显著性差异(P>0.05),而遗传算法估算参数的校正均方差小于非线性最小二乘法。结论:遗传算法适用于威布尔溶出曲线参数的估算。

基于遗传算法的药物溶出数据的拟合

利用遗传算法(GA)对药物溶出数据进行拟合。以通脉丸中芍药苷的溶出数据为载体,利用GA来实现威布尔溶出曲线的数据拟合,并确定威布尔分布函数。拟合的威布尔溶出曲线为,均方差为0.01,实际值与拟合曲线基本一致。利用GA进行药物溶出数据的拟合非常方便、快速、准确,并且不依赖初始值。