【摘 要】
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目的 基于决策树算法,深入挖掘热毒宁注射液金银花青蒿醇沉过程(金青醇沉)数据并探究潜在生产规律,提升该过程质量控制水平.方法 依托数字化中药提取工厂数据平台收集205批金银花和青蒿浸膏(金青浸膏)历史数据并整合成数据矩阵.将数据集随机划分为训练集和测试集后分别采用分类与回归树(classification and regression tree,CART)、随机森林(random forests,RF)和TreeNet算法建立金青醇沉过程模型,比较各模型性能并基于历史数据划分关键变量控制范围.结果 RF和
【机 构】
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南京中医药大学,江苏南京210023;江苏康缘药业股份有限公司,江苏连云港222001;江苏康缘药业股份有限公司,江苏连云港222001;中药制药过程新技术国家重点实验室,江苏连云港222001;江苏
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目的 基于决策树算法,深入挖掘热毒宁注射液金银花青蒿醇沉过程(金青醇沉)数据并探究潜在生产规律,提升该过程质量控制水平.方法 依托数字化中药提取工厂数据平台收集205批金银花和青蒿浸膏(金青浸膏)历史数据并整合成数据矩阵.将数据集随机划分为训练集和测试集后分别采用分类与回归树(classification and regression tree,CART)、随机森林(random forests,RF)和TreeNet算法建立金青醇沉过程模型,比较各模型性能并基于历史数据划分关键变量控制范围.结果 RF和TreeNet模型性能较好且性能接近,综合各模型分析结果得出醇提罐料液比及金银花浓缩收率为重要的影响因素,对重要变量进行依存度分析并优选批次,并以优选批次的金银花分配浸膏质量及加醇量做控制图,密度为1.11 g/cm3的金银花浸膏分配控制范围为557.92～639.62 kg,加醇量的控制范围为3.370～3.828 m3;密度为1.12 g/cm3的金银花浸膏的控制范围为540.4～616.9 kg,加醇量的控制范围为3.317～3.859 m3.结论 决策树算法建立的金青浸膏醇沉过程模型能够有效地挖掘潜在的生产过程规律,为生产过程的质量控制提升提供技术支撑.
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