搜索结果: 1-4 共查到“药学 遗传算法”相关记录4条 . 查询时间(0.213 秒)
小生境遗传算法多目标优化金莲花的醇提工艺
莲花 小生境遗传算法 多目标优化 Pareto非劣解
2014/5/5
采用小生境遗传算法两目标优化金莲花的醇提工艺。方法：以乙醇体积分数、提取时间、提取次数、乙醇用量为考察因素，以出膏率和总黄酮含量为评价指标，采用正交试验并结合小生境遗传算法两目标优选金莲花的醇提工艺。结果：最优的醇提工艺为乙醇体积分数为70.47％，提取时间为1.2 h，提取次数为3次，乙醇用量为生药量的11.46倍。在此条件下，金莲花醇提的出膏率、总黄酮质量分数分别为39.86％和11.49％。...
向量评估遗传算法优化聚乳酸载药微球工艺
聚乳酸载药微球 多目标优化 Pareto非劣解
2014/5/4
研究向量评估遗传算法（VEGA）优化聚乳酸载药微球的制备工艺，寻求同时使药物包封率最大及产物平均粒径最小的两目标最佳工艺体系。方法：对均匀设计试验制备聚乳酸载药微球的药物包封率和平均粒径两目标采用VEGA进行优化，影响因素有内水相体积（x1）、二氯甲烷（DCM）的质量浓度（x2）、聚乙烯醇（PVA）的质量浓度（x3）、搅拌速度（x4）及氯化钠的质量分数（x5），通过搜索最优制备工艺，比较VEGA搜...
采用均匀设计法制定岗松油β-环糊精包合物制备的实验方案，应用人工神经网络对影响包合物制备的因素与考察指标之间的关系进行模型拟合，并结合遗传算法优化包合物的制备工艺参数。优化结果为：环糊精与岗松油的用量配比7.1、包合温度46.6 ℃、时间149.9 min、搅拌速度417.8 r/min。参照优化后的工艺条件所制备的包合物，含油率和包合率分别为11.89%和89.55%。结果可见，人工神经网络建模...