張紀興，周玉平，陳小堅，招翠微*

(1.廣東藥學院，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)糊精對其進行包合，以降低其揮發(fā)性，增加穩(wěn)定性，改善溶解性能。

本研究采用均勻設計法進行實驗設計獲取原始數(shù)據(jù)，然后利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡建模結(jié)合遺傳算法尋優(yōu)，進行青蒿油環(huán)糊精包合物制備工藝優(yōu)化，具體過程報道如下。

1 儀器與試藥

JA203N電子天平(上海精密科學儀器有限公司);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)定速度恒溫攪拌至規(guī)定時間，置于冰箱內(nèi)(＜4℃)冷卻24 h，過濾，用適量石油醚洗滌，抽干，40℃以下干燥，即得。

2.2 包合物收率、油利用率的測定計算將包合物適量置500 mL圓底燒瓶中，加10倍量蒸餾水，按2010年版《中國藥典》(一部)附錄ⅩD方法中甲法測定包合物中的實際含油量，計算包合物收率(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 實驗設計和結(jié)果預實驗表明，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/℃)、包合時間(X3/min)和攪拌速度［X4/(r/min)］。因此，本研究采用U11(1110)均勻設計實驗表安排4因素5水平的實驗，實驗安排見表1。

表1 均勻設計實驗安排及結(jié)果

包合物收率、油利用率是衡量包合效果的指標，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，因此選用二者進行綜合考察，對于越大越好的效應評分:dmax=(yi－ymin)/(ymax－ymin)，兩指標權(quán)重系數(shù)各取0.5，對其進行綜合評分(OD)，OD=0.5d產(chǎn)率+0.5d含油量，結(jié)果見表1。

2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡建模

2.4.1 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型的建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)，是以實驗數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，經(jīng)過有限次迭代計算而獲得的一個反映實驗數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律的數(shù)學模型，因此它特別適合于研究復雜非線性系統(tǒng)的特性。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡是最具代表性的誤差反向傳播的多層前饋式網(wǎng)絡，網(wǎng)絡除輸入、輸出節(jié)點外，有一層或多層隱層節(jié)點，同層節(jié)點間沒有任何耦合［4］。已經(jīng)證明具有三層結(jié)構(gòu)(只有1個隱含層)的BP網(wǎng)絡能夠逼近任何有理函數(shù)，并且單隱層BP網(wǎng)絡的非線性映射能力較強［5］，因此，本試驗采用三層BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡建模以逼近存在于實驗數(shù)據(jù)間的函數(shù)關(guān)系(見圖1)。

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

2.4.2 訓練和檢驗樣本采集和選擇采用U11(1110)均勻設計實驗表安排實驗，得到10個基本樣本數(shù)據(jù)如表1所示。但是為了獲得可信的神經(jīng)網(wǎng)絡，需要大量樣本數(shù)據(jù)進行訓練，為此引入了虛擬樣本［6］。即在實際的生產(chǎn)實驗過程中，由于原料、操作條件、測量儀器本身等的限制，各輸入變量的值和實際值必然會有微小的誤差，這種誤差是正常的，不可避免的，那么在此誤差范圍內(nèi)的輸入值應該對應相同的輸出值。這樣，對網(wǎng)絡的輸入分別按±Δi，i=1，2，3，4波動，進行搭配。這樣，每個實際輸入樣本就可以產(chǎn)生24個虛擬樣本，10個基本實驗樣本數(shù)據(jù)可以產(chǎn)生10×24個虛擬樣本。根據(jù)正交試驗設計的原則，10×24個虛擬樣本沒有必要全部參與訓練。采用L8(27)正交設計實驗表，只需對每一個實際樣本產(chǎn)生8個虛擬樣本就可以代表全部24個虛擬樣本。如表2為Δi取0.2%，第1個實際樣本產(chǎn)生的8個虛擬樣本。

表2 第1個實際樣本產(chǎn)生的8個虛擬樣本

這樣，本研究的10個實際實驗樣本加上各自的虛擬樣本，使參加神經(jīng)網(wǎng)絡訓練和檢驗的樣本達到90個，加大了訓練樣本空間的樣本密度，強化了訓練過程中的記憶效果，致使在實際樣本的附近區(qū)域不會產(chǎn)生大的波動。

對于一定數(shù)量的樣本，隨機選取若干訓練樣本和檢驗樣本，網(wǎng)絡訓練檢測結(jié)果往往不理想。根據(jù)影響因素的分析，假設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，檢驗樣本k應該滿足:k?S，這樣，就可以保證檢驗樣本的子空間包容于訓練樣本的子空間之內(nèi)，避免了外推現(xiàn)象。

2.4.3 網(wǎng)絡訓練和預測根據(jù)上述選取訓練樣本和檢驗樣本的方法，在采集的樣本中，避開綜合評分最高和最低的第4組、第6組實驗樣本和虛擬樣本，在其余8組中任選各組的2個樣本，共計16個樣本作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡的檢驗樣本，其余則作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練樣本，運行MATLAB軟件程序，進行人工神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練和預測。其中，設定BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡訓練循環(huán)次數(shù)net.trainParam.epochs為100，訓練誤差目標net.trainParam.goal為0.000 000 4，學習率net.trainParam.Ir為0.1，訓練過程和結(jié)果見圖2。可見，經(jīng)過11次訓練后，網(wǎng)絡誤差達到了設定的最小值。

圖2 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練過程

網(wǎng)絡訓練完畢后，以檢驗樣本檢驗訓練效果，結(jié)果見圖3，可以看出，BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡的預測輸出與測試值非常接近。

圖3 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡的預測輸出

圖4為網(wǎng)絡預測誤差結(jié)果，從圖中可以看出，網(wǎng)絡預測誤差小于0.01%，表明用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡建立了準確的描述青蒿油環(huán)糊精包合物制備工藝參數(shù)與其評價指標之間關(guān)系的模型。

圖4 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測誤差

2.5 遺傳算法優(yōu)化工藝參數(shù)由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡建立的是黑箱模型，無法用數(shù)學方法求最優(yōu)解，而遺傳算法尋優(yōu)無需目標函數(shù)具備明確的數(shù)學表達式，所以可以用來進行優(yōu)化計算，其思路如下:(1)編碼，隨機產(chǎn)生1個初始種群;(2)解碼，將編碼后的個體轉(zhuǎn)換成問題空間的決策變量，并求得個體的適應值;(3)按照個體適應值的大小，從種群中選出適應值較大的一些個體構(gòu)成交配池;(4)由交叉和變異這2個遺傳算子對交配池中的個體進行操作，并形成新一代的種群;(5)反復執(zhí)行上述第(2)～(4)個步驟，直至滿足收斂判據(jù)為止［7-8］。

本研究應用MATLAB軟件，將人工神經(jīng)網(wǎng)絡建模和遺傳算法結(jié)合進行青蒿油環(huán)糊精包合物的制備工藝優(yōu)化，遺傳算法尋優(yōu)過程中，取最大進化代數(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)下運行MATLAB軟件程序，得到每代種群最優(yōu)適應度和平均適應度及其變化結(jié)果，如圖5所示。

圖5 遺傳算法尋優(yōu)軌跡適應度變化曲線

從圖5可以看出，隨著進化代數(shù)增加，種群的平均適應度和最優(yōu)適應度均呈現(xiàn)曲折上升的趨勢。最后，平均適應度向最優(yōu)適應度方向靠攏，種群平均適應度趨于平穩(wěn)狀態(tài)，表明群體中對應于最大適應度的個體已經(jīng)達到該優(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)計算結(jié)果，實驗選擇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)嶒炘O計的樣本數(shù)據(jù)，說明采用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡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)嶒炘O計的結(jié)果采用傳統(tǒng)的回歸分析，即運用多項式方程，通過多元逐步回歸，所得的數(shù)學模型方程為: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)?？梢姡緦嶒灥木鶆蛟O計回歸分析優(yōu)選結(jié)果，與人工神經(jīng)網(wǎng)絡結(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，亦便于制成片劑、顆粒劑等多種劑型，對生產(chǎn)和臨床應用具有一定的參考價值。

本研究將工藝參數(shù)與評價指標之間的關(guān)系，利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡建立相應的模型，BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡訓練后網(wǎng)絡預測值與實驗值相對誤差很小，模型非常準確，這是傳統(tǒng)的數(shù)學優(yōu)化方法無法達到的。但是，從優(yōu)化數(shù)據(jù)和驗證結(jié)果來看，人工神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)合遺傳算法與傳統(tǒng)均勻?qū)嶒炘O計回歸分析方法相比，在本研究前者的應用并沒有充分體現(xiàn)其優(yōu)勢。可能是因為本研究僅為四因素多水平的實驗，二者的差距要在更多因素及水平的復雜非線性實驗模型關(guān)系中才能體現(xiàn)出來。

另外，均勻?qū)嶒炘O計結(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，此時就難以優(yōu)化出較為準確的點及區(qū)域。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡建模結(jié)合遺傳算法尋優(yōu)，無需目標函數(shù)具備明確的數(shù)學表達式，并且模型的建立與尋優(yōu)的過程都可以利用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)以直觀的圖形展現(xiàn)出來，模型的建立與優(yōu)化過程一目了然，這就為解決多維非線性系統(tǒng)的優(yōu)化問題提供了另一個嶄新而有效的途徑。

可見，作為解決制劑生產(chǎn)實踐過程中存在的更加復雜的多維非線性系統(tǒng)優(yōu)化問題的一種途徑，BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡建模結(jié)合遺傳算法尋優(yōu)無疑是值得進一步深入研究和探討應用的。

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