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近红外漫反射光谱法结合CP-ANN和PLS高通量分析草麻黄药材 被引量：2
1
作者 易珍奎 范琦 +1 位作者 王丽琼 王以武 《药物分析杂志》 CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1402-1408,1413,共8页
目的:建立草麻黄药材的近红外漫反射光谱高通量分析方法。方法:测量草麻黄样品的近红外漫反射光谱(near infra-red diffuse reflectance spectra,NIRDRS),应用化学计量学技术进行光谱处理和数据预处理,分别建立并验证草麻黄药材的产地... 目的:建立草麻黄药材的近红外漫反射光谱高通量分析方法。方法:测量草麻黄样品的近红外漫反射光谱(near infra-red diffuse reflectance spectra,NIRDRS),应用化学计量学技术进行光谱处理和数据预处理,分别建立并验证草麻黄药材的产地和采摘时间判别对向传播人工神经网络(counter-propagation artificial neural network,CP-ANN)模型及麻黄碱和伪麻黄碱含量预测偏最小二乘(partial least square,PLS)模型。结果:草麻黄药材的产地和采摘时间判别CP-ANN模型的验证样品预测准确率分别为100.0%和80.0%;麻黄碱和伪麻黄碱含量预测PLS模型的验证样品预测均方根误差(root mean square errors ofprediction,RMSEPs)小,分别为1.12和0.236,预测值与参考值的相关系数(correlation coefficients)大,分别为0.9721和0.9309。结论:采用所建方法能同时对草麻黄药材的产地和采摘时间进行准确判别,对其麻黄碱和伪麻黄碱的含量进行准确预测。该方法准确、快速,无需特殊的样品处理,也不使用化学试剂。 展开更多
关键词 草麻黄 高通量分析 麻黄碱 伪麻黄碱 定性 定量 近红外漫反射光谱法 对向传播人工神经网络模型 偏最小二乘法含量预测模型
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