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人工神经网络在半水盐酸帕罗西汀溶解度预测中的应用
引用本文:任国宾,王静康,尹秋响,徐昭. 人工神经网络在半水盐酸帕罗西汀溶解度预测中的应用[J]. 化工学报, 2006, 57(4): 853-860
作者姓名:任国宾  王静康  尹秋响  徐昭
作者单位:国家工业结晶技术研究推广中心,天津大学化工学院,天津,300072;国家工业结晶技术研究推广中心,天津大学化工学院,天津,300072;国家工业结晶技术研究推广中心,天津大学化工学院,天津,300072;国家工业结晶技术研究推广中心,天津大学化工学院,天津,300072
摘    要:溶解度的测定与预测对于多晶型体的晶体生长和结晶过程中的多晶型控制至关重要.利用激光监视装置,首次测得了半水盐酸帕罗西汀在不同溶剂体系中的溶解度,共计308组数据;采用多参数人工神经网络模型,随机选取308组数据中的184组数据进行人工神经网络的训练,考察了不同隐含层节点数对神经网络训练效果的影响,得到了优化后的人工神经网络模型,利用剩余的124组数据对优化后的模型进行检测,平均预测误差小于0.7%.预测结果表明,优化后的人工神经网络模型可以胜任半水盐酸帕罗西汀溶解度预测的任务.

关 键 词:激光检测技术  人工神经网络  半水盐酸帕罗西汀  溶解度
文章编号:0438-1157(2006)04-0853-08
收稿时间:2005-08-08
修稿时间:2005-08-082005-10-12

Artificial neural network approach to predict solubility of paroxetine hydrochloride hemihydrate in various solvents
REN Guobin,WANG Jingkang,YIN Qiuxiang,XU Zhao. Artificial neural network approach to predict solubility of paroxetine hydrochloride hemihydrate in various solvents[J]. Journal of Chemical Industry and Engineering(China), 2006, 57(4): 853-860
Authors:REN Guobin  WANG Jingkang  YIN Qiuxiang  XU Zhao
Abstract:Modeling and prediction of solubility is a key to develop polymorph crystal growth and crystallization process. In this paper,by using a laser monitoring observation technique, solubilities of paroxetine hydrochloride hemihydrate in various solvents were determined by the synthetic method and a multiparameter artificial neural network (ANN) approach was used to predict the solubility of solute in different solvents. The ANN predicted the logarithmic solubility of paroxetine hydrochloride hemihydrate with average error of 0.7%. The results showed that artificial neural network could be useful when no data is available.
Keywords:laser monitoring observation technique   artificial neural network   paroxetine hydrochloride hemihydrate   solubility
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