Se optimizó el proceso de extracción del Guizhifang basado en el método combinado de ponderación basado en el análisis jerárquico - determinación del peso de correlación de indicadores (AHP-CRITIC) combinado con la red neuronal artificial de retropropagación (BP-ANN) para la simulación predictiva. El método combinado AHP-CRITIC determinó los coeficientes de peso para los ginsenósidos Rg₁, Re, Rb₁, saponinas de Polygala tenuifolia, paeoniflorina, ácido ferúlico y el rendimiento de extracto como 0.1907, 0.2175, 0.2341, 0.0894, 0.1195, 0.0875 y 0.0613 respectivamente. El mejor proceso de extracción fue usar una cantidad de disolvente 10 veces mayor, 2 horas cada vez, y extraer 3 veces. Sobre esta base, el modelo de simulación BP-ANN predijo y verificó este proceso óptimo. El análisis conjunto de AHP-CRITIC y BP-ANN mostró que usar 10 veces la cantidad de disolvente, 1 hora cada vez, y extraer 2 veces no difiere estadísticamente de los parámetros del proceso óptimo antes mencionados, garantizando la efectividad de la extracción y ahorrando energía, proporcionando referencia para la selección del proceso de extracción para la producción a gran escala de Guizhifang. El método experimental integral establecido combinando AHP-CRITIC y BP-ANN proporciona soporte confiable para la investigación moderna en procesos de extracción de fórmulas de medicina tradicional china.

Guizhifang; método combinado de ponderación basado en el análisis jerárquico - determinación del peso de correlación de indicadores (AHP-CRITIC); red neuronal artificial de retropropagación (BP-ANN); proceso de extracción; diseño experimental ortogonal