Contribution À La Modélisation De La Libération Modifiée De Principe Actif Par Intelligence Artificielle
2016
Mémoire de Master
Génie Des Procédés

Université Yahia Fares - Médéa

Z
Zaoui, Amina
A
Ayad, Wahiba
R
Rebouh-Bouhedda, Samia

Résumé: Le but de ce travail est d’utiliser les réseaux de neurones artificiels et le système interférence adaptative neuro-floue pour modéliser la libération modifiée de deux principes actifs (métronidazole et théophylline anhydre) à partir d'un comprimé à base de matrice polymérique (le poly (oxyde d’éthylène)), en vue de prédire et estimer la quantité de la libération exprimé en pourcentage. Le modèle combiné RNA-ANFIS a été ainsi exploité pour prédire l’effet de quelques paramètres opérationnels (poids moléculaire du PEO, le temps de conservation et la nature de PA).

Mots-clès:

libération modifiée
prédiction
poly (oxyde d’éthylène)
réseau de neurones artificiels'
"système d'interférence adaptative neuro-floue
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