响应曲面法在恒温超声波法提取红景天根中.doc

恒温超声波提取红景天苷的工艺优化设计中RBF和RSM应用 张 晶 赫 敏 杨 林*（青海师范大学化学系 西宁 810008）摘 要: 依据正交实验研究各种影响因素，建立RBF人工神经网络模型，应用于RSM实验优化，得到最佳实验条件是料液比为1:20 g/mL ，浸液时间为1.5h，温度为60，提取时间为20 min，提取次数为4，红景天苷提取率理论值可达到2.966%。结果表明实验还可以进一步改进，具有良好的理论指导意义。关键词：RSM，RBF，红景天苷提取，优化设计中图分类号：O65 文献标识码：A1.引言径向基函数(Radial Basis Function ，RBF)网络近年来一直是重点研究的一种人工神经网络,它在很多领域,如系统建模、模式识别、信号处理等,得到了成功应用1-3。响应曲面法(Response surface methodology，RSM)是一种优化实验过程的统计学实验设计,它在工艺优化、模型建立、性质研究等方面取得广泛应用4-9。本文依据正交实验影响因素及数据，建立RBF人工神经网络模型，应用于RSM实验优化，得到最佳实验条件是料液比为1:20 g/mL ，浸液时间为1.5h，温度为60，提取时间为20 min，提取次数为4，红景天苷提取率理论值可达到2.966%。2.实验及数据来源 恒温超声波法提取红景天根中红景天苷，实验以料液比、浸泡时间、提取温度、提取30min、提取4次5因素和红景天苷提取率，采用L16(45)正交实验，实验数据及结果详见文献10。3.结果与讨论3.1 建立RBF模型以因素和红景天苷提取率的实验结果数据作为网络输入输出，建立RBF神经网络模型, L16(45)正交实验数据做为RBF的学习集训练模型，得到了良好的相关性，以RBF模型进行响应曲面的优化实验设计。本研究的RBF人工神经网络程序用MATLAB编写，MATLAB神经网络工具箱调用格式为：net=newrbe(p,t,spread)，其中p和t分别为输入样本向量、输出目标向量；spread扩展的常数为1.2。 3.2 RSM设计 根据正交实验确定实验因素为5，分别为料液比、浸液时间、温度、提取时间、提取次数。实验水平数为3，分别为料液比(g/mL)为1:10、1:15、1:20，浸液时间（h）为1.5、2.0、2.5，温度()为40、50、60，提取时间（min）为20、25、30，提取次数为2、3、4。应用Design expert 8.0软件，Box-Behnken Design(BBD)是实验设计方法。建立的RSM设计实验因素、水平及结果见表1、表2。表1 实验因素及水平Table 1 Factors and levels of the orthogonal experiments考虑因素代码编码水平-1 0 1料液比(g/mL)A1:101:151:202.560304浸液时间(h)B1.52.0温度()C4050提取时间(min)提取次数DE202253表2 实验设计及结果Table 2 Experiment designs and results NoA 料液比（g/ml）B浸液时间（h）编码水平C温度()D提取时间（min）E提取次数红景天苷提取率(%)1-1-10001.865921-10002.01713-110001.77254110001.7098500-1101.78156001-101.9489700-1101.66098001101.921890-100-11.8945100100-11.4755110-10011.684612010011.808913-10-1001.78921410-1001.645815-101001.883416101001.979517000-1-11.7681180001-11.829219000-111.891320000111.7611210-1-1001.73372201-1001.5569NoA 料液比（g/ml）B浸液时间（h）编码水平C温度()D提取时间（min）E提取次数红景天苷提取率(%)230-11001.965224011001.795525-100-101.923226100-101.990227-100101.851528100101.90252900-10-11.7799300010-11.59483100-1011.426932001012.009833-1000-11.7841341000-11.806335-100011.781936100011.8569370-10-101.982438010-101.7779390-10101.857040010101.807341000001.362642000001.362643000001.36263.3显著性检验方差分析结果见表3表4，模型的F=183.50，P0.0001，表明实验所采用的二次模型是极显著的，在统计学上是有意义的。校正决定系数R2（Adj）(0.98780.80)和变异系数（CV）为1.25%，说明该模型拟合程度良好，实验误差小，该模型是合适的，可以用此模型分析和预测恒温超声波法提取红景天根中红景天苷的提取率。由图6知其自变量一次项A、B、C、D、E，二次项AB、AC、BD、BE、CD、CE、DE、A2、B2、C 2 、D2、E2的P0.0001，说明A、B、C、D、E、 AB、AC、BD、BE、CD、CE、DE、A2、B2、C 2 、D2、E2对红景天苷提取率极有影响。回归系数取值，通过对各因素经回归拟合后，选择对响应值显著的各项，得到红景天苷提取率(Y)的回归方程：Y=25.64629-0.34939A-4.34186B-0.26300C-0.59762D-2.24064E-0.021390AB+1.1975010-3AC-1.6000010-4AD+2.6400010-3AE+3.5500010-4BC+0.015480BD+0.27165BE+4.6750010-4CE+0.019200CE-9.5650010-3DE+0.011053A2+0.82025B2+1.8581310-3 C2+0.011370 D2+0.15915 E2表3 回归模型方差分析表Table 3 Analysis of the variances for regression equation方差来源平方和自由度均差F值P值模型1.76200.088183.500.0001残差0.012254.78810-4失拟项0.012205.98510-4总变异1.7745决定系数R2=0.9932，校正决定系数R2（Adj）=0.9878表4 回归方程系数显著性检验Table 4 Test of significance for regression coefficient系数项回归系数自由度标准误差置信下限置信上限P值Intercept1.3618.93310-31.341.380.0001A0.01615.47010-34.75910-30.0270.0071B-0.08115.47010-3-0.092-0.0700.0001C0.1115.47010-30.0960.120.0001D-0.03015.47010-3-0.041-0.0180.0001E-0.01815.47010-36.79610-30.0290.0029AB-0.05310.011-0.076-0.0310.0001AC0.06010.0110.0370.0820.0001AD-4.00010-310.0110.0270.0190.7177AE0.01310.011-9.33310-30.0360.2389BC1.77510-310.011-0.0210.0240.8724BD0.03910.0110.0160.0610.0016BE0.1410.0110.110.160.0001CD0.02310.0118.42210-40.0460.0426CE0.1910.0110.170.210.0001DE-0.04810.011-0.070-0.0250.0002A20.2817.40710-30.260.290.0001B20.2117.40710-30.190.220.0001C20.1917.40710-30.170.200.0001D20.2817.40710-30.270.300.0001E20.1617.40710-30.140.170.00013.4响应面的分析与优化通过由回归方程所做的响应曲面图及其等高线图即可对任何两因素交互影响红景天苷提取率进行分析与评价,并从中确定最佳因素水平范围。所得的最优条件是料液比为1:20 g/mL ，浸液时间为1.5h，温度为60，提取时间为20 min，提取次数为4，在此条件下，红景天苷提取率理论值可达到2.966%。料液比、浸液时间及其交互作用对红景天提取率的影响的响应面和等高线见图1，料液比、温度因素及其交互作用图略。4结论L16(45)正交实验结果超声波法提取最佳实验条件为：A4B1C4D4E4，即溶剂为40高纯水，料液比为1:20，浸泡时间1h，提取温度为60，提取30min，提取4次提取率为1.638%。而应用RBF模型,得到理论的最优实验条件为料液比为1:20 g/mL ，浸液时间为1.5h，温度为60，提取时间为20 min，提取次数为4，提取率理论值可达到2.966%，优于L16(45)实验所得的最佳提取率。说明实验还可以进一步改进，具有良好的理论指导意义。参考文献：1Yousef Akhlaghi, Mohsen Kompany-Zareh.Application of radial basis function networks and successive projections algorithm in a QSAR study of anti-HIV activity for a large group of HEPT derivativesJ.Journal of Chemometrics,2006,20(1/2):1-12.2Fazilat H, Akhlaghi S, Shiri ME. et al.Predicting thermal degradation kinetics of nylon6/feather keratin blends using artificial intelligence techniquesJ. 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