基于遺傳算法-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及響應(yīng)面法優(yōu)化龍牙百合總黃酮提取工藝

尹樂斌，鄧鵬，何平，劉椏麗，李樂樂

（1.邵陽學(xué)院食品與化學(xué)工程學(xué)院，湖南邵陽422000；2.豆制品加工與安全控制湖南省重點實驗室，湖南邵陽422000）

龍牙百合（Lilium brownii）是一種屬于百合科（Liliaceae）百合屬（Lilium）的植物，為我國食藥用百合之一[1]，其鱗莖含有淀粉、維生素、皂苷、秋水仙堿和黃酮等成分，具有養(yǎng)陰潤肺、清心安神、美顏、抗疲勞與抗腫瘤等功效[2-6]。龍牙百合種植地主要分布在中國湖北、湖南等省份，其中僅湖南邵陽隆回縣龍牙百合的種植規(guī)模已達(dá)到2×107m2，產(chǎn)值達(dá)4 億元，已成為當(dāng)?shù)氐奶厣a(chǎn)業(yè)[7]。龍牙百合亦藥亦食，極具開發(fā)利用價值，其鱗莖所含的黃酮類化合物是一類還原性物質(zhì)，含量約為38.15 mg/g[8]。

黃酮類化合物在人體內(nèi)可以發(fā)揮抗氧化的效果，進(jìn)而達(dá)到延緩衰老和抑癌的作用，在注重健康生活的如今備受關(guān)注，因此提取龍牙百合黃酮成為目前的研究熱點之一。目前，關(guān)于優(yōu)化龍牙百合提取黃酮的報道雖然較多[8-10]，但未見討論不同優(yōu)化方法對提取結(jié)果的影響。常用的優(yōu)化方法有正交設(shè)計、響應(yīng)面設(shè)計與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural network，ANN）等，幾種優(yōu)化方式各有千秋，難分優(yōu)劣?；诖耍疚囊札堁腊俸戏蹫樵?，乙醇為溶劑，在單因素試驗基礎(chǔ)上，探討B(tài)ox-Behnken 設(shè)計響應(yīng)面試驗（response surface methodology，RSM）和遺傳算法結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（genetic algorithm-neural network，GA-NN）對龍牙百合總黃酮最佳提取工藝條件進(jìn)行優(yōu)化，研究結(jié)果為提高龍牙百合總黃酮利用提供基礎(chǔ)。

1 材料與方法

1.1 材料、試劑與儀器

龍牙百合粉：市售；蘆丁標(biāo)準(zhǔn)品（色譜純）：萬物標(biāo)準(zhǔn)（北京）科技有限公司；硝酸鋁（分析純）：成都金山化學(xué)試劑有限公司；氫氧化鈉、亞硝酸鈉（分析純）：天津永大化學(xué)試劑有限公司；無水乙醇（分析純）：滄州滄龍化工產(chǎn)品有限公司。

DJ-A1000-電子天平：廣州市深華生物技術(shù)有限公司；SY-1210-恒溫水浴槽：武漢市梅宇儀器有限公司；VELOCITY-14R-離心機(jī)：Dynamica 公司；722-分光光度計：上海舜寧恒平科學(xué)儀器有限公司。

1.2 方法

1.2.1 蘆丁標(biāo)準(zhǔn)曲線的繪制

采用NaNO2-Al（NO3）3比色法進(jìn)行蘆丁標(biāo)準(zhǔn)曲線的繪制與龍牙百合總黃酮的測定[7]。配制0.1 mg/mL 的蘆丁標(biāo)準(zhǔn)液：準(zhǔn)確稱取10 mg 蘆丁，溶解于95%乙醇，并定容至100 mL。分別量取0、0.1、0.2、0.4、0.6、0.8、1.0 mL 的0.1 mg/mL 蘆丁溶液放置于10 mL 的容量瓶中，然后依次加入質(zhì)量分?jǐn)?shù)5%的亞硝酸鈉溶液0.5 mL，搖勻之后靜置6 min，再依次加入質(zhì)量分?jǐn)?shù)10%的硝酸鋁溶液0.5 mL，搖勻，靜置6 min，最后分別加入40 g/mL 的氫氧化鈉溶液2.0 mL，搖勻，用60%乙醇定容至刻度線，搖勻，靜置15 min，于510 nm 波長下測定其吸光度值，以蘆丁質(zhì)量濃度為橫坐標(biāo)（X）、吸光度（Y）為縱坐標(biāo)繪制標(biāo)準(zhǔn)曲線。

1.2.2 龍牙百合總黃酮含量的計算

精確量取0.25 mL 樣品溶液于10 mL 容量瓶中，按1.2.1 方法測定吸光度，并按公式（1）計算總黃酮含量。

式中：X 為龍牙百合粉樣品總黃酮含量，mg/g；C為按蘆丁標(biāo)準(zhǔn)曲線方程計算出的黃酮濃度，mg/mL；V為龍牙百合粉黃酮提取液的體積，mL；N 為稀釋倍數(shù)；M 為稱取龍牙百合粉的質(zhì)量，g。

1.2.3 單因素試驗

稱取1.25 g 干燥至恒重的龍牙百合粉末，分別考察提取時間、乙醇體積分?jǐn)?shù)、液固比和提取溫度對總黃酮含量的影響。參數(shù)考察范圍分別為：提取時間15、30、45、60、75 min；乙醇體積分?jǐn)?shù)40%、50%、60%、70%、80%；液固比20∶1、30∶1、40∶1、50∶1、60∶1（mL/g）；提取溫度30、40、50、60、70、80 ℃，離心（6 000 r/min，20 min）后收集上清液測定總黃酮。每組平行提取3 次。

1.2.4 RSM 試驗設(shè)計

基于單因素，采用Box-Behnken 設(shè)計原理進(jìn)行的RSM 試驗，以提取時間、乙醇體積分?jǐn)?shù)、液固比和提取溫度為條件，以總黃酮含量為響應(yīng)值，進(jìn)一步優(yōu)化提取龍牙百合粉總黃酮的最佳條件。

1.2.5 ANN 模型構(gòu)建

本研究將采用3 層的ANN 創(chuàng)建試驗因素的優(yōu)化模型。選取提取時間、乙醇體積分?jǐn)?shù)、液固比和提取溫度作為網(wǎng)絡(luò)4 個輸入層神經(jīng)元，總黃酮含量作為輸出層節(jié)點見圖1。用“traingdm”作為訓(xùn)練函數(shù)，以測試集均方誤差（mean square error，MSE）作為模型是否準(zhǔn)確的指標(biāo)，其主要是由學(xué)習(xí)效率、動量常數(shù)和隱含層神經(jīng)元數(shù)決定。參考Winiczenko 等對ANN 參數(shù)優(yōu)化方法，以學(xué)習(xí)效率、動量常數(shù)和隱含層神經(jīng)元數(shù)為變量，MSE 為響應(yīng)值，建立基于Box-Behnken 設(shè)計原理進(jìn)行的RSM 試驗進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化[11]。其中學(xué)習(xí)效率取值范圍為0.01～0.4，動量常數(shù)取值范圍為0.1～0.9。隱含層神經(jīng)元，其數(shù)目通常使用經(jīng)驗公式（2）計算得到，即所得的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為4-m-1 其中m 為隱含層節(jié)點數(shù)。

式中：m 為隱含層節(jié)點數(shù)；n 為輸入層節(jié)點數(shù)；l 為輸出層節(jié)點數(shù)；a 為[1，10]的常數(shù)。

圖1 醇提龍牙百合總黃酮的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Fig.1 Artificial neural networks of alcohol extraction of total flavonoids from Lilium brownii

1.2.6 虛擬樣本建立

虛擬樣本是基于試驗誤差所設(shè)置的樣本，在試驗過程中，往往會因為客觀因素導(dǎo)致自變量在設(shè)定水平上下浮動[12]。ANN 需要大量樣本進(jìn)行訓(xùn)練，故而引入虛擬樣本，且虛擬樣本可以加大訓(xùn)練樣本密度，強(qiáng)化機(jī)器學(xué)習(xí)效果，致使在實際樣本的附近區(qū)域不會產(chǎn)生大的波動[13]。張紀(jì)興等、鐘旭美等在使用ANN 優(yōu)化中使用虛擬樣本，所得測試結(jié)果相對誤差較小[12，14]。相反，王薇等與薛宏坤等未使用虛擬樣本，ANN 因樣本過少，測試結(jié)果相對誤差偏大[15-16]。因此本研究引入虛擬樣本，虛擬樣本的生成方法是在每個實際樣本的各變量增加一個±Δi 值，設(shè)定誤差范圍Δi=0.2%，根據(jù)L8（27）正交設(shè)計表，使每個實際樣本產(chǎn)生8 個虛擬樣本[17]。由此得到232 個虛擬樣本，加上29 個原樣本共261 個樣本參加訓(xùn)練。第一個虛擬樣本設(shè)置見表1。

表1 虛擬樣本Table 1 Virtual samples

1.2.7 遺傳算法進(jìn)行目標(biāo)尋優(yōu)

基于1.2.5 所構(gòu)建的ANN 模型與遺傳優(yōu)化算法（genetic algorithm，GA）結(jié)合對目標(biāo)尋優(yōu)，對RSM 結(jié)果及虛擬樣本進(jìn)行全面仿真試驗，擬合得到總黃酮含量最大的值，并反饋出其對應(yīng)的條件，即優(yōu)化后的工藝參數(shù)。設(shè)定種群大小為50，最大進(jìn)化代數(shù)為150，交叉概率0.2，變異概率為0.05，代溝0.9，運(yùn)行Matlab 軟件程序，得到每代種群平均適應(yīng)度變化結(jié)果。

1.2.8 RSM 與GA-NN 預(yù)測結(jié)果對比

參考文獻(xiàn)[15]與[18]，以均方根誤差（root mean square error，RMSE）、平均絕對百分比誤差（mean abso lute percent error，MAPE）和決定系數(shù)（R2）大小作為評價預(yù)測提取總黃酮含量模型的指標(biāo)，其中RMSE 和MAPE越低，R2越高，則表示構(gòu)建的模型越穩(wěn)定越優(yōu)秀。

1.3 數(shù)據(jù)處理

采用SPSS 軟件分析每組試驗數(shù)據(jù)方差；Design-Expert ver8.0.6 軟件設(shè)計并分析RSM；Matlab R2016a構(gòu)建GA-NN 模型；Excel 分析結(jié)果誤差；Origin 7.5 制作數(shù)據(jù)圖形。

2 結(jié)果與分析

2.1 標(biāo)準(zhǔn)曲線的建立

以蘆丁質(zhì)量濃度（X）為橫坐標(biāo)，吸光度（Y）為縱坐標(biāo)繪制標(biāo)準(zhǔn)曲線，線性擬合方程為Y=7.822 6X+0.020 8（R2=0.995 9）。結(jié)果顯示蘆丁標(biāo)準(zhǔn)溶液0～0.07 mg/mL內(nèi)與吸光度的線性關(guān)系良好。

2.2 單因素試驗結(jié)果分析

單因素試驗中，乙醇體積分?jǐn)?shù)、提取溫度、液固比和提取時間對總黃酮含量的影響見圖2。

由圖2A 可知，在提取時間15 min～75 min 范圍內(nèi)，總黃酮含量先快速上升，達(dá)到極值后緩慢下降，當(dāng)提取時間為45 min 時，百合總黃酮含量最大。在提取時間為15 min～45 min 時，溶液中總黃酮含量變化上升明顯，因為在這段時間內(nèi)胞內(nèi)外總黃酮濃度差極大，溶液中總黃酮溶出遠(yuǎn)大于分解速率。在45 min～60 min 之間，溶液中總黃酮含量呈現(xiàn)不明顯的下降，這是因為隨著總黃酮不斷溶出，胞內(nèi)外總黃酮濃度趨于平衡，溶出速率降低，并且由于溶液中總黃酮含量的上升，被分解的總黃酮也在增多，導(dǎo)致總黃酮溶出速率開始小于分解速率，但總體仍趨于平衡[19-20]。60 min 后，溶液中總黃酮含量呈現(xiàn)出顯著下降，這是因為隨著胞內(nèi)總黃酮不斷減少，溶出速率明顯低于分解速率。故提取時間最佳點為45 min。

圖2 單因素試驗結(jié)果Fig.2 Results of single factor experiments

總黃酮含量在乙醇體積分?jǐn)?shù)40%～80%范圍的變化如圖2B 所示，總黃酮含量先上升后下降，乙醇體積分?jǐn)?shù)為50%時，百合總黃酮含量最大，繼而隨著濃度增大總黃酮含量呈現(xiàn)下降。這是因為NaNO2-Al（NO3）3比色法顯色原理是發(fā)生在黃酮醇類成分鄰位無取代的鄰二酚羥基部位[21]。而黃酮醇類是平面結(jié)構(gòu)，水溶性較差，在水-乙醇混合體系中溶解效果較好，與溶劑的極性有一定的關(guān)聯(lián)。龍牙百合粉胞內(nèi)黃酮極性與乙醇體積分?jǐn)?shù)為50%時的水溶液極性較為相似，乙醇體積分?jǐn)?shù)由40%上升至50%時，溶液中總黃酮含量上升明顯，50%到60%時，則呈現(xiàn)出不顯著的下降，這與李化強(qiáng)等結(jié)果較為相似[10]。并且在乙醇體積分?jǐn)?shù)為50%時，該體系下的水與乙醇混合液會使得百合細(xì)胞溶脹性變大，溶劑能更好的向百合細(xì)胞內(nèi)部滲透，總黃酮溶出量也會因此增加[22]。當(dāng)乙醇體積分?jǐn)?shù)由60%上升至80%時，溶液中總黃酮呈現(xiàn)顯著下降，這是因為溶液極性與黃酮醇極性差距變大，因此導(dǎo)致其溶解性逐漸降低，并且伴隨著其余醇溶性物質(zhì)的溶出與黃酮醇形成競爭關(guān)系，使總黃酮得率下降[23]。因此，最佳乙醇體積分?jǐn)?shù)為50%。

由圖2C 可知，總黃酮含量呈現(xiàn)先上升后下降趨勢。在液固比由20∶1（mL/g）上升至40∶1（mL/g）時，總黃酮含量呈現(xiàn)出顯著上升，這是因為在較低液固比的情況下，溶劑的體積過少，百合粉未能與溶劑充分混和，較多細(xì)胞未分散于溶劑中，接觸面積較低，胞內(nèi)黃酮未能完全提取出來。隨著液固比增大，粉末逐漸與溶劑混合充分，細(xì)胞充分分散于溶劑中，接觸面積因此上升，有利于黃酮溶出，其含量亦逐漸增加。當(dāng)液固比處于40∶1（mL/g）～60∶1（mL/g）時，溶液中總黃酮含量由緩慢下降變?yōu)槊黠@下降，因為溶劑體積增加導(dǎo)致總黃酮分散，而分散的黃酮容易發(fā)生變性分解，另一方面溶出的總黃酮總量增率不及溶劑體積增率大，因此總黃酮含量被稀釋，造成提取總量雖然增加，但濃度卻是下降[24-25]。為了減少溶劑不必要的浪費，所以將最佳液固比控制為40∶1（mL/g）。

如圖2D 所示，當(dāng)提取溫度在40 ℃升至70 ℃的過程中，總黃酮含量呈現(xiàn)出明顯的上升趨勢，這是因為隨著溫度上升，溶液中分子運(yùn)動速率也得以上升，溶劑在粉末表面流速與壓強(qiáng)都得到明顯提升，胞內(nèi)外物質(zhì)交換更加頻繁，總黃酮溶出速率因此得到增加。當(dāng)溫度升高到80 ℃時，總黃酮含量則呈現(xiàn)緩慢下降，這可能是較高溫度下，乙醇開始揮發(fā)，溶劑極性開始變化，黃酮溶出速率發(fā)生改變。同時，在較高溫度的情況下，物質(zhì)溶出速率雖然會增加，但是不穩(wěn)定物質(zhì)的分解速率亦加快[26]。Chaaban 等在考察6 種不同黃酮類化合物的熱穩(wěn)定性，得出黃酮和黃酮醇在70 ℃～80 ℃降解速率明顯加快[27]，因此在提取溫度為80℃的情況下，黃酮分解速率在提取結(jié)束前就已占主導(dǎo)[28-29]，因此，本研究的后續(xù)試驗提取溫度設(shè)為70 ℃。

2.3 RSM 優(yōu)化提取龍牙百合總黃酮工藝

2.3.1 建立模型與分析

在單因素試驗基礎(chǔ)上，以提取時間（A）、乙醇體積分?jǐn)?shù)（B）、液固比（C）和提取時間（D）為考察因素，以總黃酮含量為響應(yīng)值，設(shè)計四因素三水平RSM 試驗，對工藝條件進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化，因素水平、設(shè)計結(jié)果、方差分析見表2～表4。

表2 響應(yīng)面試驗因素水平Table 2 Level of experimental factors

表3 Box-Behnken 試驗設(shè)計和結(jié)果Table 3 Box-Behnken designs and results

Design-Expert 8.0.6 軟件對表3 的試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到百合總黃酮含量的編碼值回歸模型方程，Y=44.95+0.85A+2.05B+0.48C+1.09D-0.02AB+0.96AC-0.81AD +0.43BC -0.16BD -0.47CD -1.49A2-1.54B2-1.03C2-1.53D2。從表4 中各一次項的F 值可以判斷出，各因素對總黃酮含量的影響排序為乙醇體積分?jǐn)?shù)＞提取溫度＞提取時間＞液固比。模型的F 值為21.54，P＜0.000 1，極顯著，說明該模型有統(tǒng)計學(xué)意義。失擬項F值為3.01，P=0.149 9＞0.05，表現(xiàn)為不顯著，即方程的擬合度較好。表明可以使用該方程確定龍牙百合總黃酮最佳提取工藝。

表4 響應(yīng)面多項式模型的方差分析Table 4 ANOVA for response surface polynomial model

2.3.2 各因素間的交互作用分析

RSM 的3D 圖和等高線能夠較為直觀的體現(xiàn)出各個因素的交互作用對響應(yīng)值的影響[30]。其中曲面圖開口向下表示響應(yīng)值有極大值。等高線形狀則反映了交互作用顯著程度的強(qiáng)弱，顯著程度與橢圓的離心率呈正相關(guān)。不同因素對龍牙百合總黃酮含量的響應(yīng)面見圖3。

由圖3 可知，不同交互因素之間均存在穩(wěn)定的極值，交互因素AC、AD 的等高線呈現(xiàn)橢圓，且響應(yīng)曲面圖坡度較陡，表明所對應(yīng)的因素之間的交互作用較為明顯。

2.3.3 優(yōu)化結(jié)果與驗證試驗

百合總黃酮的提取最佳工藝經(jīng)Design-Expert 8.0.6 軟件分析得出：提取時間51.44 min、乙醇體積分?jǐn)?shù)57.35%、液固比45.60 ∶1（mL/g）和 提取溫度71.19 ℃，在此條件下提取的龍牙百合總黃酮預(yù)測含量為46.08 mg/g。對RSM 優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行驗證試驗。根據(jù)生產(chǎn)實際最佳工藝參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，提取時間51 min、乙醇體積分?jǐn)?shù)57%、液固比46∶1（mL/g）、提取溫度71 ℃，在此條件下進(jìn)行龍牙百合醇提總黃酮的驗證試驗（n=3），得到的百合總黃酮實際含量為46.63 mg/g，試驗值比理論值大1.19%＜0.05，與理論預(yù)測值差異不顯著，即RSM 優(yōu)化預(yù)測的最佳工藝條件準(zhǔn)確可靠，可以用于預(yù)測龍牙百合總黃酮提取含量。

2.4 ANN 模型構(gòu)建結(jié)果

決定ANN 模型的穩(wěn)健性的參數(shù)分別為：學(xué)習(xí)效率、動量參數(shù)與隱含層神經(jīng)元數(shù)。其中隱含層神經(jīng)元數(shù)m 由公式與其實際意義，得取值范圍為[3，13]，設(shè)定ANN 訓(xùn)練循環(huán)次數(shù)為10 000，訓(xùn)練誤差目標(biāo)為0.000 01，使用Box-Behnken 設(shè)計原理進(jìn)行的RSM 試驗，對測試集MSE 尋找最小值，得學(xué)習(xí)效率、動量參數(shù)與隱含層神經(jīng)元數(shù)分別為10、0.31 和0.48。確定網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為4-10-1，根據(jù)上述結(jié)果，并對試驗數(shù)據(jù)與虛擬樣本進(jìn)行訓(xùn)練，對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型適配，訓(xùn)練集、驗證集、測試集和全部數(shù)據(jù)集見圖4，擬合結(jié)果相關(guān)系數(shù)均達(dá)到0.99，表明建立的ANN 模型性能極好，準(zhǔn)確性高。

圖4 訓(xùn)練模型適配Fig.4 Training model adaptation

2.5 利用GA 優(yōu)化及驗證總黃酮提取工藝結(jié)果

將表3 中RSM 結(jié)果及其虛擬數(shù)組作為初始群體，通過ANN 模型調(diào)試函數(shù)的適應(yīng)度，以龍牙百合總黃酮含量作為其函數(shù)的輸出值，將ANN 和GA 結(jié)合對提取工藝進(jìn)行全局尋優(yōu)，獲得最佳的龍牙百合提取總黃酮的工藝。運(yùn)行相關(guān)程序后，得GA 尋優(yōu)結(jié)果如圖5所示。

圖5 適應(yīng)度曲線Fig.5 Fitness curve

由圖5 可得，經(jīng)過36 代后達(dá)到最佳適應(yīng)度，此后適應(yīng)度曲線平穩(wěn)，表明提取的總黃酮含量已達(dá)到最大值，之后基本保持不變，經(jīng)GA-NN 對提取工藝進(jìn)行全局尋優(yōu)，獲得提取龍牙百合總黃酮含量最大預(yù)測值為46.83mg/g，對應(yīng)的工藝條件分別為：提取時間50.04 min、乙醇體積分?jǐn)?shù)53.37%、液固比43.37∶1（mL/g）、提取溫度73.39 ℃。在修正后：提取時間50 min、乙醇體積分?jǐn)?shù)53%、液固比43∶1（mL/g）、提取溫度73 ℃條件下進(jìn)行驗證試驗（n=3），得總黃酮提取含量為47.17mg/g，試驗值比理論值大0.72%＜0.05，與理論預(yù)測值差異不顯著，且高于RSM 的優(yōu)化值。

2.6 RSM 與GA-NN 預(yù)測結(jié)果對比

結(jié)合表3 RSM 和GA-NN 模型所提供的總黃酮含量預(yù)測值。使用Excel 分別計算出RSM 和GA-NN的RMSE、MAPE、R2值，分別為0.435 5、0.858%、0.955 4和0.149 7、0.103 7%、0.994 7。其中RSM 和GA-NN 模型的預(yù)測值統(tǒng)計評估結(jié)果如圖6 所示。從RMSE、MAPE、R2值的對比中，可以得出結(jié)論，GA-NN 模型比RSM 模型具有更加精準(zhǔn)的擬合度和估計預(yù)測能力。

2.7 RSM 與GA-NN 優(yōu)化結(jié)果對比

RSM 與GA-NN 優(yōu)化各項參數(shù)、預(yù)測值、實際值以及相對誤差的對比見表5。

圖6 模型預(yù)測值與實際值的對比Fig.6 Comparison of model predicted value and actual value

表5 優(yōu)化結(jié)果比較Table 5 Comparison of optimization results

由表5 可知，GA-NN 優(yōu)化的相對誤差明顯低于RSM 優(yōu)化的相對誤差，且GA-NN 優(yōu)化結(jié)果高于RSM優(yōu)化方法，表明GA-NN 優(yōu)化結(jié)果更加可信，證明用該方法進(jìn)行優(yōu)化醇提龍牙百合中的總黃酮是可行的。

3 結(jié)論與討論

探討醇提龍牙百合黃酮的文獻(xiàn)較多[8-10]，但多為正交試驗優(yōu)化。正交試驗僅從所進(jìn)行的試驗點中尋找最優(yōu)值，因此，所得的結(jié)果可能與實際上的最優(yōu)值相差甚遠(yuǎn)，與正交試驗相比，基于Box-Behnken 原理建立的RSM 試驗是采用多元二次回歸方程來擬合因素與響應(yīng)值的函數(shù)關(guān)系，其建模與尋優(yōu)能力在正交設(shè)計之上，但極度依賴于所得的方程，且忽略了多項式階數(shù)的影響，因此在高階多項式影響情況較大的時候，就會導(dǎo)致相對偏差過大的現(xiàn)象，難以找出準(zhǔn)確的區(qū)域面[31-32]。ANN 是通過構(gòu)建數(shù)據(jù)正向傳播和誤差的負(fù)向反饋的循環(huán)，將輸出值與期望輸出值之間的誤差平方和降到最低的方法，GA 則是一種通過模擬自然界生物自適應(yīng)過程的算法，采用物競天擇的規(guī)則，通過適應(yīng)度來評估個體的生存能力，使得其中優(yōu)秀個體得以保留，遺傳至下一代，直到迭代結(jié)束[33]。ANN 結(jié)合GA 是將均方誤差函數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù)，將兩者的評估標(biāo)準(zhǔn)融為一體，可以提高網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化性能。該法優(yōu)化不依賴于一個明確的函數(shù)表達(dá)式，ANN 通過局部尋優(yōu)可以減少GA 的搜索空間、提高搜索效率；GA 則反復(fù)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，直到平均值不再顯著增加為止。此時解碼得到的參數(shù)組合已經(jīng)充分接近最佳，再用ANN 尋優(yōu)，搜索出最優(yōu)解。該法具有優(yōu)秀的非線性模擬能力和非魯棒性，并且建模與尋優(yōu)過程可以利用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)以直觀的圖表展現(xiàn)出來[34-35]。

中藥的化學(xué)成分具有多樣性、復(fù)雜性，提取亦是非線性的擬合過程，基于二次回歸方程的預(yù)測顯示了模擬結(jié)果的R2為0.9554，表明模擬效果較為準(zhǔn)確。GANN 采用的全局性的非線性擬合，其模擬結(jié)果的R2高達(dá)0.994 7，表明其建模能力比RSM 建模能力更加優(yōu)秀。這也說明醇提龍牙百合總黃酮含量的非線性較強(qiáng)，RSM 擬合效果不如GA-NN，這與ANN 在其它方面的應(yīng)用結(jié)果相吻合[36-38]。盡管本文GA-NN 優(yōu)化結(jié)果僅比RSM 結(jié)果值大1.15%，優(yōu)化結(jié)果并不顯著，但依舊表明該法具有可行性。因為GA-NN 在優(yōu)化過程中并不需要增加額外試驗，方法較為簡單，這與MOZAMMEL等、SALILA 等和DHUPAL 等[39-41]試驗方法類似，都是在RSM 的試驗數(shù)據(jù)上進(jìn)行優(yōu)化，將RSM 作為GA-NN目標(biāo)函數(shù)的粗糙二階模型，最終均在優(yōu)化中取得了較好的結(jié)果。在模型的預(yù)測結(jié)果對比中可知，GA-NN 的RMSE、MAPE 值均低于RSM，因此可以認(rèn)為GA-NN已對RSM 的二階模型進(jìn)一步優(yōu)化。因此最終采用GA-NN 優(yōu)化得到龍牙百合粉醇提總黃酮的最佳工藝條件：提取時間50 min、乙醇體積分?jǐn)?shù)53%、液固比43∶1（mL/g）、提取溫度73 ℃。該條件下得總黃酮含量為47.17 mg/g。表明，GA-NN 能夠優(yōu)化提取工藝，具有較好的成效，且在解決非線性較強(qiáng)模型的建立及模型參數(shù)的優(yōu)化問題上有相應(yīng)的優(yōu)勢，可作進(jìn)一步研究。