径向基函数神经网络和近红外光谱用于大黄中有效成分的定量预测

摘要：

采用近红外光谱(NIRS)法和人工神经网络定量预测大黄样品中4种有效成分的含量,包括:蒽醌 及其单糖甙类、水溶性蒽甙类、芪甙类、鞣质及其有关化合物.在1 100～2 500 nm波长范围内扫描大黄粉末样品,采用径向基函数神经网络(RBFNN)建立了近红外光谱与HPLC分析值之间的校正模型.上述四类化合物的交叉验证均方差(RMSECV)分别为2.572,0.442,2.794,9.438;预测均方差(RMSEP)分别为4.598,8.657,0.458 6,5.106.该方法快速,无损,结果令人满意,可作为中药材复杂体系中化学组分定量测定的方法.

关键词：近红外光谱、径向基函数神经网络、中草药、大黄、定量预测

所属期刊栏目：27

分类号：O657.3;R931.5(分析化学)

资助基金：北京市教委科技发展计划项目KM200310028105

在线出版日期：2007-05-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：481-485