应用神经网络-遗传算法优化青蒿油环糊精包合物制备工艺

张纪兴，周玉平，陈小坚，招翠微*

(1.广东药学院，广东广州510006;2.广州固志医药科技有限公司，广东广州510663)

青蒿油是菊科植物黄花蒿Artemisia annua L.的地上部分经蒸馏提取得到的淡黄绿色挥发油［1］，具有消炎、灭菌、愈合溃疡、溶解胆结石等作用，也广泛应用于香料、香精和化妆品中［2］，但具有刺激性气味，水溶性差，易挥发，性质不稳定，因此，本研究采用β-环糊精对其进行包合，以降低其挥发性，增加稳定性，改善溶解性能。

本研究采用均匀设计法进行实验设计获取原始数据，然后利用BP人工神经网络建模结合遗传算法寻优，进行青蒿油环糊精包合物制备工艺优化，具体过程报道如下。

1 仪器与试药

JA203N电子天平(上海精密科学仪器有限公司);HH-4数显恒温水浴锅(常州澳华仪器仪器有限公司);RW20DZM.n IKA LABORTECHNK(电动搅拌器，IKA®Works Guangzhou，广州)。

青蒿油(广州固志医药有限有限公司提供);β-环糊精(天津博迪化工有限公司，批号20080111);其它试剂均为分析纯。

2 方法与结果

2.1 包合物的制备准确称取处方量的β-环糊精，加适量蒸馏水，制成饱和溶液后，加热至一定温度溶解，然后缓缓加入一定量青蒿油(青蒿油用等量乙醇稀释)，按照规定速度恒温搅拌至规定时间，置于冰箱内(＜4℃)冷却24 h，过滤，用适量石油醚洗涤，抽干，40℃以下干燥，即得。

2.2 包合物收率、油利用率的测定计算将包合物适量置500 mL圆底烧瓶中，加10倍量蒸馏水，按2010年版《中国药典》(一部)附录ⅩD方法中甲法测定包合物中的实际含油量，计算包合物收率(y1)和油利用率(y2)［3］。

包合物收率(%)=包合物质量(g)/(β－CD量(g)+挥发油加入量(g))×100%

油利用率(%)=包合物含油量(mL)/挥发油加入量(mL)×100%

2.3 实验设计和结果预实验表明，影响青蒿油环糊精包合物收率以及油利用率的主要因素为:β-CD与挥发油的比例(X1)、包合温度(X2/℃)、包合时间(X3/min)和搅拌速度［X4/(r/min)］。因此，本研究采用U11(1110)均匀设计实验表安排4因素5水平的实验，实验安排见表1。

表1 均匀设计实验安排及结果

包合物收率、油利用率是衡量包合效果的指标，油利用率越高，包合效果越好，包合物产率在大生产中也有重要意义，因此选用二者进行综合考察，对于越大越好的效应评分:dmax=(yi－ymin)/(ymax－ymin)，两指标权重系数各取0.5，对其进行综合评分(OD)，OD=0.5d产率+0.5d含油量，结果见表1。

2.4 神经网络建模

2.4.1 BP人工神经网络模型的建立人工神经网络技术，是以实验数据为基础，经过有限次迭代计算而获得的一个反映实验数据内在规律的数学模型，因此它特别适合于研究复杂非线性系统的特性。BP人工神经网络是最具代表性的误差反向传播的多层前馈式网络，网络除输入、输出节点外，有一层或多层隐层节点，同层节点间没有任何耦合［4］。已经证明具有三层结构(只有1个隐含层)的BP网络能够逼近任何有理函数，并且单隐层BP网络的非线性映射能力较强［5］，因此，本试验采用三层BP人工神经网络建模以逼近存在于实验数据间的函数关系(见图1)。

图1 含一个隐含层的BP神经网络模型结构示意图

2.4.2 训练和检验样本采集和选择采用U11(1110)均匀设计实验表安排实验，得到10个基本样本数据如表1所示。但是为了获得可信的神经网络，需要大量样本数据进行训练，为此引入了虚拟样本［6］。即在实际的生产实验过程中，由于原料、操作条件、测量仪器本身等的限制，各输入变量的值和实际值必然会有微小的误差，这种误差是正常的，不可避免的，那么在此误差范围内的输入值应该对应相同的输出值。这样，对网络的输入分别按±Δi，i=1，2，3，4波动，进行搭配。这样，每个实际输入样本就可以产生24个虚拟样本，10个基本实验样本数据可以产生10×24个虚拟样本。根据正交试验设计的原则，10×24个虚拟样本没有必要全部参与训练。采用L8(27)正交设计实验表，只需对每一个实际样本产生8个虚拟样本就可以代表全部24个虚拟样本。如表2为Δi取0.2%，第1个实际样本产生的8个虚拟样本。

表2 第1个实际样本产生的8个虚拟样本

这样，本研究的10个实际实验样本加上各自的虚拟样本，使参加神经网络训练和检验的样本达到90个，加大了训练样本空间的样本密度，强化了训练过程中的记忆效果，致使在实际样本的附近区域不会产生大的波动。

对于一定数量的样本，随机选取若干训练样本和检验样本，网络训练检测结果往往不理想。根据影响因素的分析，假设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。

若记p和q的并集为:S=p∪q={k:(k∈p)∨(k∈q)}，那么，检验样本k应该满足:k∉S，这样，就可以保证检验样本的子空间包容于训练样本的子空间之内，避免了外推现象。

2.4.3 网络训练和预测根据上述选取训练样本和检验样本的方法，在采集的样本中，避开综合评分最高和最低的第4组、第6组实验样本和虚拟样本，在其余8组中任选各组的2个样本，共计16个样本作为人工神经网络的检验样本，其余则作为人工神经网络的训练样本，运行MATLAB软件程序，进行人工神经网络的训练和预测。其中，设定BP人工神经网络训练循环次数net.trainParam.epochs为100，训练误差目标net.trainParam.goal为0.000 000 4，学习率net.trainParam.Ir为0.1，训练过程和结果见图2。可见，经过11次训练后，网络误差达到了设定的最小值。

图2 BP人工神经网络的训练过程

网络训练完毕后，以检验样本检验训练效果，结果见图3，可以看出，BP人工神经网络的预测输出与测试值非常接近。

图3 BP人工神经网络的预测输出

图4为网络预测误差结果，从图中可以看出，网络预测误差小于0.01%，表明用BP人工神经网络建立了准确的描述青蒿油环糊精包合物制备工艺参数与其评价指标之间关系的模型。

图4 BP人工神经网络预测误差

2.5 遗传算法优化工艺参数由于人工神经网络建立的是黑箱模型，无法用数学方法求最优解，而遗传算法寻优无需目标函数具备明确的数学表达式，所以可以用来进行优化计算，其思路如下:(1)编码，随机产生1个初始种群;(2)解码，将编码后的个体转换成问题空间的决策变量，并求得个体的适应值;(3)按照个体适应值的大小，从种群中选出适应值较大的一些个体构成交配池;(4)由交叉和变异这2个遗传算子对交配池中的个体进行操作，并形成新一代的种群;(5)反复执行上述第(2)～(4)个步骤，直至满足收敛判据为止［7-8］。

本研究应用MATLAB软件，将人工神经网络建模和遗传算法结合进行青蒿油环糊精包合物的制备工艺优化，遗传算法寻优过程中，取最大进化代数maxgen为500，种群大小sizepop为5，交叉概率pcross为0.6，变异概率pmutation为0.1，在这些参数下运行MATLAB软件程序，得到每代种群最优适应度和平均适应度及其变化结果，如图5所示。

图5 遗传算法寻优轨迹适应度变化曲线

从图5可以看出，随着进化代数增加，种群的平均适应度和最优适应度均呈现曲折上升的趋势。最后，平均适应度向最优适应度方向靠拢，种群平均适应度趋于平稳状态，表明群体中对应于最大适应度的个体已经达到该优化算法的最优解，优化结果是:β-CD与挥发油的比例、包合温度、包合时间、搅拌速度分别为7.895 7、50.568 3、149.273 4、534.347 6 r/min。参照优化参数计算结果，实验选择β-CD与挥发油的比例为8∶1、包合操作温度为50℃、包合时间为150 min、搅拌速度为550 r/min。制备3批青蒿油环糊精包合物，测得其平均包合物油利用率和收率分别为79.61%和86.63%(n=3)，结果优于此前任一均匀实验设计的样本数据，说明采用BP人工神经网络建模和遗传算法寻优的可行性。

2.6 回归分析法优选结果的比较本研究均匀实验设计的结果采用传统的回归分析，即运用多项式方程，通过多元逐步回归，所得的数学模型方程为: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。再通过规划求解，可获得最优化方法的解:X1=5.71、X2=55、X3=150、X4=847，OD=1.218 3±0.026 4。

按照该优化条件(β-CD与挥发油的比例为20∶3.5、包合操作温度为55℃、包合时间为150 min、搅拌速度为850 r/min)制备3批青蒿油环糊精包合物，测得其平均包合物油利用率和收率分别为72.09%和85.33%(n=3)。可见，本实验的均匀设计回归分析优选结果，与人工神经网络结合遗传算法的优化结果基本吻合。

3 讨论

青蒿油制备成环糊精包合物，使得液体青蒿油粉末化，防止青蒿油挥发，提高其稳定性的同时，亦便于制成片剂、颗粒剂等多种剂型，对生产和临床应用具有一定的参考价值。

本研究将工艺参数与评价指标之间的关系，利用BP人工神经网络建立相应的模型，BP人工神经网络训练后网络预测值与实验值相对误差很小，模型非常准确，这是传统的数学优化方法无法达到的。但是，从优化数据和验证结果来看，人工神经网络结合遗传算法与传统均匀实验设计回归分析方法相比，在本研究前者的应用并没有充分体现其优势。可能是因为本研究仅为四因素多水平的实验，二者的差距要在更多因素及水平的复杂非线性实验模型关系中才能体现出来。

另外，均匀实验设计结合非线性回归，虽然可以揭示多因素多水平之间的规律，但其依赖于具体的非线性方程的选择和解析，模型拟合往往不甚理想，此时就难以优化出较为准确的点及区域。而人工神经网络建模结合遗传算法寻优，无需目标函数具备明确的数学表达式，并且模型的建立与寻优的过程都可以利用数据可视化技术以直观的图形展现出来，模型的建立与优化过程一目了然，这就为解决多维非线性系统的优化问题提供了另一个崭新而有效的途径。

可见，作为解决制剂生产实践过程中存在的更加复杂的多维非线性系统优化问题的一种途径，BP人工神经网络建模结合遗传算法寻优无疑是值得进一步深入研究和探讨应用的。

［1］国家药典委员会.中华人民共和国药典.2010年版一部［S］.北京:中国医药科技出版社，2010:137.

［2］徐新建，宋海，薛国庆，等.青蒿挥发油化学成分的气相色谱-质谱分析.时珍国医国药，2009，20(4):931-932.

［3］董方言主编.现代实用中药新剂型新技术［M］.北京:人民卫生出版社，2001:596.

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［5］闵惜琳，刘国华.人工神经网络结合遗传算法在建模和优化中的应用［J］.计算机应用研究，2002，19(1):79-80.

［6］王卫东，郑宇杰，杨静宇.采用虚拟训练样本优化正则化判别分析［J］.计算机辅助设计与图形学学报，2006，18(9):1327-1331.

［7］刘国华，闵惜琳，李文超.用MATLAB实现遗传算法程序［J］.计算机应用研究，2001，18(8):80-82.

［8］梁科，夏定纯.Matlab环境下的遗传算法程序设计及优化问题求解［J］.电脑知识与技术，2007，3(4):1049-1051.