人工神经网络预测别嘌醇HPMC缓释片药物释放

摘要

目的 用人工神经网络模型定量的预测HPMC的量和其固有黏度对药物释放的影响.方法 以难溶性药物别嘌醇为模型药物,固定其他因素,HPMC的量和HPMC的固有黏度作为自变量,设计了18个处方并进行释放度检查;其中的13个处方作为训练处方,其他5个处方为验证处方,将上述的变量作为人工神经的输入,以药物在各个取样时间点的释放为输出,采用剔除一点交叉验证法建立人工神经网络模型.通过线性回归和相似因子说明人工神经网络的预测能力.结果 训练和验证处方人工神经网络预测值与实际测定相符.结论 建立BP人工神经网络,根据HPMC的量和其固有黏度可以定量的预测药物在各个时间点的药物释放.