近红外光谱结合竞争性自适应重加权采样算法用于人工牛黄的质量分析研究

摘要：

目的 对人工牛黄近红外光谱的特征波长进行分析和研究.方法 使用竞争性自适应重加权采样算法(CARS),分别从定性和各定量指标的角度,优化筛选出近红外光谱的特征波长变量.结果 筛选出的特征波长数目仅为全变量的0.48％ ～4.44％,所构建的模型相比于近红外光谱全波长构建的模型来说,不仅变量数量大幅度减少,而且评价模型的指标参数更佳.结论 该方法适用于人工牛黄的质量评价与控制.

关键词：人工牛黄、近红外光谱、竞争性自适应重加权采样算法、胆汁酸、偏最小二乘回归

所属期刊栏目：53

分类号：R917(药物基础科学)

资助基金：重大新药创制"科技重大专项十二五2014ZX09304307-002

在线出版日期：2018-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1216-1221