摘要
계층 분석-지표 상관성 가중치 결정 결합 가중법(AHP-CRITIC)을 기반으로 역전파 인공신경망(BP-ANN) 시뮬레이션 예측과 결합하여 귀지방 추출 공정을 최적화하였다. AHP-CRITIC 결합 가중법은 인삼사포닌 Rg1, 인삼사포닌 Re, 인삼사포닌 Rb1, 세엽원지 사포닌, 작약글리코사이드, 팔각산 및 추출 수율의 가중 계수를 각각 0.1907, 0.2175, 0.2341, 0.0894, 0.1195, 0.0875, 0.0613으로 결정하였고, 최적 추출 공정은 용매 10배량 첨가, 매회 2시간, 3회 추출이었다. 이를 토대로 BP-ANN 시뮬레이션 모델로 최적 공정을 예측 및 검증하였다. 추가로 AHP-CRITIC과 BP-ANN을 통합 분석한 결과, 용매 10배량, 매회 1시간, 2회 추출이 상기 최적 공정 파라미터와 통계적으로 차이가 없어, 해당 공정 하에서 추출 효과를 보장하며 에너지 절감이 가능하였으며, 향후 귀지방 대량 생산 추출 공정 선택에 참고가 되었다. 본 논문에서 구축한 AHP-CRITIC과 BP-ANN 결합 종합 실험 방법은 중약복방 추출 공정 현대화 연구에 신뢰할 수 있는 방법적 지원을 제공하였다.
关键词
귀지방; 계층 분석-지표 상관성 가중치 결정 결합 가중법(AHP-CRITIC); 역전파 인공신경망(BP-ANN); 추출 공정; 직교 실험 설계