目的基于中药指纹图谱技术,结合CRITIC赋权,采用Box-Behnken响应面法结合BP(back-propagation)神经网络多指标优化汉桃叶总黄酮提取工艺。方法采用Box-Behnken响应面法考察乙醇浓度(%)、回流提取时间(简称提取时间,min)和料液比(g∶mL)对汉桃叶总黄酮提取工艺的影响,制备汉桃叶提取物,计算干膏得率(%),测定DPPH∙清除率(%),建立汉桃叶提取物指纹图谱。以槲皮素峰面积、指纹图谱共有峰总峰面积(总峰面积)、干膏得率(%)、DPPH∙清除率(%)为评价指标,基于CRITIC客观赋值法计算综合评价结果(R),获得最佳提取工艺。建立BP神经网络模型,选取合理数据进行学习和验证,并预测汉桃叶的最佳提取工艺。结果采用Box-Behnken响应面法及BP神经网络预测的汉桃叶总黄酮的最佳提取工艺均为乙醇浓度85 %、提取时间50 min、料液比1∶6(g∶mL)。验证试验的结果表明,Box-Behnken响应面法的综合评价结果均值与响应面优化理论值的绝对误差为0.045 3、相对误差为3.50 %。结论基于指纹图谱及CRITIC赋权的Box-Behnken响应面法结合BP神经网络多指标优化汉桃叶总黄酮提取工艺,结果可靠、稳定,可用于汉桃叶总黄酮的提取。