[发明专利]基于R语言的水蛭素提取工艺的优化方法

权利要求书

1.一种基于R语言的水蛭素提取工艺的优化方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：

确定水蛭素提取工艺的因素参数；

在R语言环境下建立具有至少一个隐层的BP神经网络模型；

将输入层分别设为因素参数；

将输出层的节点至少被设为水蛭素活性参数；

采用实际水蛭素提取工艺中所采用的因素参数和实测所得的活性参数对所述BP神经网络进行训练；

在R语言环境下利用遗传算法和所述BP神经网络模型求最优解。

2.根据权利要求1所述的基于R语言的水蛭素提取工艺的优化方法，其特征在于：所述因素参数的数目大于等于3。

3.根据权利要求2所述的基于R语言的水蛭素提取工艺的优化方法，其特征在于：所述BP神经网络模型的输入层的节点数目大于等于3。

4.根据权利要求2所述的基于R语言的水蛭素提取工艺的优化方法，其特征在于：所述因素参数分别为浸泡时间，液料比和提取次数。

5.根据权利要求1所述的基于R语言的水蛭素提取工艺的优化方法，其特征在于：所述隐层神经元的节点数为0。

6.根据权利要求1所述的基于R语言的水蛭素提取工艺的优化方法，其特征在于：所述输出层的水蛭素活性参数为抗凝血酶活性。

7.根据权利要求6所述的基于R语言的水蛭素提取工艺的优化方法，其特征在于：所述抗凝血酶活性为每1g原料的提取物所含凝血酶活性单位。

8.根据权利要求1所述的基于R语言的水蛭素提取工艺的优化方法，其特征在于：所述BP神经网络模型包括一个设为误差项的输入层节点。

9.根据权利要求1所述的基于R语言的水蛭素提取工艺的优化方法，其特征在于：采用所述遗传算法时，种群大小设定为1000，接近的最大代数为100，最大不可变代数为10，收敛公差为1×10-4。

10.根据权利要求1所述的基于R语言的水蛭素提取工艺的优化方法，其特征在于：在选取所述BP神经网络模型的隐层神经元节点时针对实际实验数据采用留一法进行交叉验证，以平均拟合误差和平均预测误差作为选取隐层神经元节点数目的标准。