應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-遺傳算法優(yōu)化青蒿油環(huán)糊精包合物制備工藝

張紀(jì)興，周玉平，陳小堅(jiān)，招翠微*

(1.廣東藥學(xué)院，廣東廣州510006;2.廣州固志醫(yī)藥科技有限公司，廣東廣州510663)

青蒿油是菊科植物黃花蒿Artemisia annua L.的地上部分經(jīng)蒸餾提取得到的淡黃綠色揮發(fā)油［1］，具有消炎、滅菌、愈合潰瘍、溶解膽結(jié)石等作用，也廣泛應(yīng)用于香料、香精和化妝品中［2］，但具有刺激性氣味，水溶性差，易揮發(fā)，性質(zhì)不穩(wěn)定，因此，本研究采用β-環(huán)糊精對(duì)其進(jìn)行包合，以降低其揮發(fā)性，增加穩(wěn)定性，改善溶解性能。

本研究采用均勻設(shè)計(jì)法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)獲取原始數(shù)據(jù)，然后利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模結(jié)合遺傳算法尋優(yōu)，進(jìn)行青蒿油環(huán)糊精包合物制備工藝優(yōu)化，具體過(guò)程報(bào)道如下。

1 儀器與試藥

JA203N電子天平(上海精密科學(xué)儀器有限公司);HH-4數(shù)顯恒溫水浴鍋(常州澳華儀器儀器有限公司);RW20DZM.n IKA LABORTECHNK(電動(dòng)攪拌器，IKA?Works Guangzhou，廣州)。

青蒿油(廣州固志醫(yī)藥有限有限公司提供);β-環(huán)糊精(天津博迪化工有限公司，批號(hào)20080111);其它試劑均為分析純。

2 方法與結(jié)果

2.1 包合物的制備準(zhǔn)確稱取處方量的β-環(huán)糊精，加適量蒸餾水，制成飽和溶液后，加熱至一定溫度溶解，然后緩緩加入一定量青蒿油(青蒿油用等量乙醇稀釋)，按照規(guī)定速度恒溫?cái)嚢柚烈?guī)定時(shí)間，置于冰箱內(nèi)(＜4℃)冷卻24 h，過(guò)濾，用適量石油醚洗滌，抽干，40℃以下干燥，即得。

2.2 包合物收率、油利用率的測(cè)定計(jì)算將包合物適量置500 mL圓底燒瓶中，加10倍量蒸餾水，按2010年版《中國(guó)藥典》(一部)附錄ⅩD方法中甲法測(cè)定包合物中的實(shí)際含油量，計(jì)算包合物收率(y1)和油利用率(y2)［3］。

包合物收率(%)=包合物質(zhì)量(g)/(β－CD量(g)+揮發(fā)油加入量(g))×100%

油利用率(%)=包合物含油量(mL)/揮發(fā)油加入量(mL)×100%

2.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和結(jié)果預(yù)實(shí)驗(yàn)表明，影響青蒿油環(huán)糊精包合物收率以及油利用率的主要因素為:β-CD與揮發(fā)油的比例(X1)、包合溫度(X2/℃)、包合時(shí)間(X3/min)和攪拌速度［X4/(r/min)］。因此，本研究采用U11(1110)均勻設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)表安排4因素5水平的實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)安排見(jiàn)表1。

表1 均勻設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)安排及結(jié)果

包合物收率、油利用率是衡量包合效果的指標(biāo)，油利用率越高，包合效果越好，包合物產(chǎn)率在大生產(chǎn)中也有重要意義，因此選用二者進(jìn)行綜合考察，對(duì)于越大越好的效應(yīng)評(píng)分:dmax=(yi－ymin)/(ymax－ymin)，兩指標(biāo)權(quán)重系數(shù)各取0.5，對(duì)其進(jìn)行綜合評(píng)分(OD)，OD=0.5d產(chǎn)率+0.5d含油量，結(jié)果見(jiàn)表1。

2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模

2.4.1 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，是以實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，經(jīng)過(guò)有限次迭代計(jì)算而獲得的一個(gè)反映實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律的數(shù)學(xué)模型，因此它特別適合于研究復(fù)雜非線性系統(tǒng)的特性。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是最具代表性的誤差反向傳播的多層前饋式網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)除輸入、輸出節(jié)點(diǎn)外，有一層或多層隱層節(jié)點(diǎn)，同層節(jié)點(diǎn)間沒(méi)有任何耦合［4］。已經(jīng)證明具有三層結(jié)構(gòu)(只有1個(gè)隱含層)的BP網(wǎng)絡(luò)能夠逼近任何有理函數(shù)，并且單隱層BP網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力較強(qiáng)［5］，因此，本試驗(yàn)采用三層BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模以逼近存在于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)間的函數(shù)關(guān)系(見(jiàn)圖1)。

圖1 含一個(gè)隱含層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)示意圖

2.4.2 訓(xùn)練和檢驗(yàn)樣本采集和選擇采用U11(1110)均勻設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)表安排實(shí)驗(yàn)，得到10個(gè)基本樣本數(shù)據(jù)如表1所示。但是為了獲得可信的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，需要大量樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，為此引入了虛擬樣本［6］。即在實(shí)際的生產(chǎn)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，由于原料、操作條件、測(cè)量?jī)x器本身等的限制，各輸入變量的值和實(shí)際值必然會(huì)有微小的誤差，這種誤差是正常的，不可避免的，那么在此誤差范圍內(nèi)的輸入值應(yīng)該對(duì)應(yīng)相同的輸出值。這樣，對(duì)網(wǎng)絡(luò)的輸入分別按±Δi，i=1，2，3，4波動(dòng)，進(jìn)行搭配。這樣，每個(gè)實(shí)際輸入樣本就可以產(chǎn)生24個(gè)虛擬樣本，10個(gè)基本實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)可以產(chǎn)生10×24個(gè)虛擬樣本。根據(jù)正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的原則，10×24個(gè)虛擬樣本沒(méi)有必要全部參與訓(xùn)練。采用L8(27)正交設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)表，只需對(duì)每一個(gè)實(shí)際樣本產(chǎn)生8個(gè)虛擬樣本就可以代表全部24個(gè)虛擬樣本。如表2為Δi取0.2%，第1個(gè)實(shí)際樣本產(chǎn)生的8個(gè)虛擬樣本。

表2 第1個(gè)實(shí)際樣本產(chǎn)生的8個(gè)虛擬樣本

這樣，本研究的10個(gè)實(shí)際實(shí)驗(yàn)樣本加上各自的虛擬樣本，使參加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和檢驗(yàn)的樣本達(dá)到90個(gè)，加大了訓(xùn)練樣本空間的樣本密度，強(qiáng)化了訓(xùn)練過(guò)程中的記憶效果，致使在實(shí)際樣本的附近區(qū)域不會(huì)產(chǎn)生大的波動(dòng)。

對(duì)于一定數(shù)量的樣本，隨機(jī)選取若干訓(xùn)練樣本和檢驗(yàn)樣本，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練檢測(cè)結(jié)果往往不理想。根據(jù)影響因素的分析，假設(shè)p=［k|max(xi)k或k|max(yi)k，k=1，2，…，np］和q=［k|min(xj)k或k|min(yj)k，k=1，2，…，np］其中，i=1，2，…，nin，j=1，2，…，nout。

若記p和q的并集為:S=p∪q={k:(k∈p)∨(k∈q)}，那么，檢驗(yàn)樣本k應(yīng)該滿足:k?S，這樣，就可以保證檢驗(yàn)樣本的子空間包容于訓(xùn)練樣本的子空間之內(nèi)，避免了外推現(xiàn)象。

2.4.3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和預(yù)測(cè)根據(jù)上述選取訓(xùn)練樣本和檢驗(yàn)樣本的方法，在采集的樣本中，避開(kāi)綜合評(píng)分最高和最低的第4組、第6組實(shí)驗(yàn)樣本和虛擬樣本，在其余8組中任選各組的2個(gè)樣本，共計(jì)16個(gè)樣本作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢驗(yàn)樣本，其余則作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本，運(yùn)行MATLAB軟件程序，進(jìn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。其中，設(shè)定BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練循環(huán)次數(shù)net.trainParam.epochs為100，訓(xùn)練誤差目標(biāo)net.trainParam.goal為0.000 000 4，學(xué)習(xí)率net.trainParam.Ir為0.1，訓(xùn)練過(guò)程和結(jié)果見(jiàn)圖2?？梢?jiàn)，經(jīng)過(guò)11次訓(xùn)練后，網(wǎng)絡(luò)誤差達(dá)到了設(shè)定的最小值。

圖2 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程

網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完畢后，以檢驗(yàn)樣本檢驗(yàn)訓(xùn)練效果，結(jié)果見(jiàn)圖3，可以看出，BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)輸出與測(cè)試值非常接近。

圖3 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)輸出

圖4為網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差結(jié)果，從圖中可以看出，網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差小于0.01%，表明用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了準(zhǔn)確的描述青蒿油環(huán)糊精包合物制備工藝參數(shù)與其評(píng)價(jià)指標(biāo)之間關(guān)系的模型。

圖4 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差

2.5 遺傳算法優(yōu)化工藝參數(shù)由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的是黑箱模型，無(wú)法用數(shù)學(xué)方法求最優(yōu)解，而遺傳算法尋優(yōu)無(wú)需目標(biāo)函數(shù)具備明確的數(shù)學(xué)表達(dá)式，所以可以用來(lái)進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算，其思路如下:(1)編碼，隨機(jī)產(chǎn)生1個(gè)初始種群;(2)解碼，將編碼后的個(gè)體轉(zhuǎn)換成問(wèn)題空間的決策變量，并求得個(gè)體的適應(yīng)值;(3)按照個(gè)體適應(yīng)值的大小，從種群中選出適應(yīng)值較大的一些個(gè)體構(gòu)成交配池;(4)由交叉和變異這2個(gè)遺傳算子對(duì)交配池中的個(gè)體進(jìn)行操作，并形成新一代的種群;(5)反復(fù)執(zhí)行上述第(2)～(4)個(gè)步驟，直至滿足收斂判據(jù)為止［7-8］。

本研究應(yīng)用MATLAB軟件，將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模和遺傳算法結(jié)合進(jìn)行青蒿油環(huán)糊精包合物的制備工藝優(yōu)化，遺傳算法尋優(yōu)過(guò)程中，取最大進(jìn)化代數(shù)maxgen為500，種群大小sizepop為5，交叉概率pcross為0.6，變異概率pmutation為0.1，在這些參數(shù)下運(yùn)行MATLAB軟件程序，得到每代種群最優(yōu)適應(yīng)度和平均適應(yīng)度及其變化結(jié)果，如圖5所示。

圖5 遺傳算法尋優(yōu)軌跡適應(yīng)度變化曲線

從圖5可以看出，隨著進(jìn)化代數(shù)增加，種群的平均適應(yīng)度和最優(yōu)適應(yīng)度均呈現(xiàn)曲折上升的趨勢(shì)。最后，平均適應(yīng)度向最優(yōu)適應(yīng)度方向靠攏，種群平均適應(yīng)度趨于平穩(wěn)狀態(tài)，表明群體中對(duì)應(yīng)于最大適應(yīng)度的個(gè)體已經(jīng)達(dá)到該優(yōu)化算法的最優(yōu)解，優(yōu)化結(jié)果是:β-CD與揮發(fā)油的比例、包合溫度、包合時(shí)間、攪拌速度分別為7.895 7、50.568 3、149.273 4、534.347 6 r/min。參照優(yōu)化參數(shù)計(jì)算結(jié)果，實(shí)驗(yàn)選擇β-CD與揮發(fā)油的比例為8∶1、包合操作溫度為50℃、包合時(shí)間為150 min、攪拌速度為550 r/min。制備3批青蒿油環(huán)糊精包合物，測(cè)得其平均包合物油利用率和收率分別為79.61%和86.63%(n=3)，結(jié)果優(yōu)于此前任一均勻?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)的樣本數(shù)據(jù)，說(shuō)明采用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模和遺傳算法尋優(yōu)的可行性。

2.6 回歸分析法優(yōu)選結(jié)果的比較本研究均勻?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)的結(jié)果采用傳統(tǒng)的回歸分析，即運(yùn)用多項(xiàng)式方程，通過(guò)多元逐步回歸，所得的數(shù)學(xué)模型方程為:OD=0.149 3+2.962 4－5.606 6－7.477 8X1X4+3.904 4X2X4－5.136 5X3X4，R Square=0.994 5，Significance F=0.000 1。再通過(guò)規(guī)劃求解，可獲得最優(yōu)化方法的解:X1=5.71、X2=55、X3=150、X4=847，OD=1.218 3±0.026 4。

按照該優(yōu)化條件(β-CD與揮發(fā)油的比例為20∶3.5、包合操作溫度為55℃、包合時(shí)間為150 min、攪拌速度為850 r/min)制備3批青蒿油環(huán)糊精包合物，測(cè)得其平均包合物油利用率和收率分別為72.09%和85.33%(n=3)?？梢?jiàn)，本實(shí)驗(yàn)的均勻設(shè)計(jì)回歸分析優(yōu)選結(jié)果，與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合遺傳算法的優(yōu)化結(jié)果基本吻合。

3 討論

青蒿油制備成環(huán)糊精包合物，使得液體青蒿油粉末化，防止青蒿油揮發(fā)，提高其穩(wěn)定性的同時(shí)，亦便于制成片劑、顆粒劑等多種劑型，對(duì)生產(chǎn)和臨床應(yīng)用具有一定的參考價(jià)值。

本研究將工藝參數(shù)與評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的關(guān)系，利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立相應(yīng)的模型，BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)值相對(duì)誤差很小，模型非常準(zhǔn)確，這是傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)優(yōu)化方法無(wú)法達(dá)到的。但是，從優(yōu)化數(shù)據(jù)和驗(yàn)證結(jié)果來(lái)看，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合遺傳算法與傳統(tǒng)均勻?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)回歸分析方法相比，在本研究前者的應(yīng)用并沒(méi)有充分體現(xiàn)其優(yōu)勢(shì)?？赡苁且?yàn)楸狙芯績(jī)H為四因素多水平的實(shí)驗(yàn)，二者的差距要在更多因素及水平的復(fù)雜非線性實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ完P(guān)系中才能體現(xiàn)出來(lái)。

另外，均勻?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)結(jié)合非線性回歸，雖然可以揭示多因素多水平之間的規(guī)律，但其依賴于具體的非線性方程的選擇和解析，模型擬合往往不甚理想，此時(shí)就難以優(yōu)化出較為準(zhǔn)確的點(diǎn)及區(qū)域。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模結(jié)合遺傳算法尋優(yōu)，無(wú)需目標(biāo)函數(shù)具備明確的數(shù)學(xué)表達(dá)式，并且模型的建立與尋優(yōu)的過(guò)程都可以利用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)以直觀的圖形展現(xiàn)出來(lái)，模型的建立與優(yōu)化過(guò)程一目了然，這就為解決多維非線性系統(tǒng)的優(yōu)化問(wèn)題提供了另一個(gè)嶄新而有效的途徑。

可見(jiàn)，作為解決制劑生產(chǎn)實(shí)踐過(guò)程中存在的更加復(fù)雜的多維非線性系統(tǒng)優(yōu)化問(wèn)題的一種途徑，BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模結(jié)合遺傳算法尋優(yōu)無(wú)疑是值得進(jìn)一步深入研究和探討應(yīng)用的。

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