基于前性设计的多属性决策方法在制药片制造质量评估中的应用
Xinhao Wan1, Ming Yang1, Zhijian Zhong2
1National Key Laboratory for the Modernization of Classical and Famous Prescriptions of Chinese Medicine, Jiangxi University of Chinese Medicine, 330004 Nanchang, China.
使用游戏理论 (GT) 和反向传播神经网络 (BPNN) 的新框架准确评估可片的质量. 这种方法提高了工艺稳定性,并支持智能制药制造.
科学领域:
- 制药技术 制药技术 制药技术
- 质量控制 质量控制 质量控制
- 计算建模 计算建模
背景情况:
- 药物药片的质量,特别是可的药片,由于严格的法规和独特的感官要求,面临着挑战.
- 评估可片的机械性能和感官属性需要先进的质量控制方法.
研究的目的:
- 实施基于前性设计的多属性决策 (MADM) 框架,以评估药品片质量.
- 制定一个强大的权重策略和一个用于全面质量评估的预测模型.
主要方法:
- 使用批量制片技术生产可片,评估关键质量属性 (重量变化,易碎性,多孔性,硬度).
- 在MADM框架内实施基于游戏理论 (GT) 的组合权重策略.
- 开发了一个反向传播神经网络 (BPNN) 模型来预测综合质量指数.
主要成果:
- 基于GT的权重策略在评估稳定性和准确性方面表现优于传统方法 (AHP,EM).
- MADM的结果与使用拉伸强度数据的外部验证有很强的一致性.
- 对于综合质量指数,BPNN模型实现了高预测精度.
结论:
- 拟议的MADM框架与GT权重提供了一种可靠和准确的方法,用于药品片的多标准质量评估.
- BPNN模型为流程优化和智能质量控制提供了定量支持.
- 这种方法有助于通过数据驱动的优化和自动化推动智能制药制造的进步.
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