丁 鸿，徐芳芳，杜 慧，张 欣,3，徐 冰，吴 云,3，王振中,3，肖 伟,3*

1.南京中医药大学，江苏 南京 210023

2.江苏康缘药业股份有限公司，江苏 连云港 222001

3.中药制药过程新技术国家重点实验室，江苏 连云港 222001

4.北京中医药大学 中药信息学系，北京 102400

热毒宁注射液是由金银花、青蒿和栀子3 种中药提取精制而成[1-2]，其前提取精制过程包括金银花提取浓缩、青蒿提取浓缩、栀子提取浓缩、金银花青蒿（金青）醇沉、金青萃取、栀子萃取等工序，均在中药数字化提取精制工厂中完成[3]。中药数字化提取工厂配备集散控制系统（distributed control system，DCS）、车间制造执行系统（manufacturing execution system，ΜES）等，可实现对中药前提取设备传感器实时数据以及生产过程数据的抓取。在工业数据的挖掘与分析中，机器学习是常用的方法之一[4]。杜慧等[5]以金银花和青蒿浓缩浸膏醇沉工序为研究对象，采用偏最小二乘法（partial least squares，PLS）进行数据挖掘，PLS 需要对预测变量和目标变量进行降维投影处理[6]，不利于直观解释生产规律，该研究筛选了关键变量但未划分变量的控制范围，不便于生产的实际调控。决策树算法是机器学习中一个树状预测模型，适用于多阶段决策、表查找和最优化等问题，能够直观解释决策过程，目前已成功应用于医疗、广告、交通和金融等多个领域[7-8]。本实验采用决策树及其相关算法对历史数据进行分析，深入挖掘并寻找关键变量的优化控制范围，期望提升热毒宁注射液的质量控制水平。

1 材料

建模数据由江苏康缘药业股份有限公司数字化提取工厂提供，金青中间体批次为170105 至180905共205 批；……