一、偏最小二乘法-近红外漫反射光谱法快速分析西米替丁粉末药品（论文文献综述）
李长滨[1]（2011）在《近红外光谱技术在药物品质评价中的应用》文中认为药物质量控制一直是制药领域研究的重点。近红外光谱（NIRS）技术作为一种新兴的“绿色”分析手段在药物原料辅料的组分测定、颗粒大小分布、产地区分、假药鉴别、在线质量控制以及生产工艺改革等方面都已经开展了广泛的研究。本文着重研究了药物品质评价过程中近红外光谱技术在信息提取及处理分析过程中的应用,通过采集几种中西药的近红外光谱图,采用多元线性回归、偏最小二乘法及人工神经网络等化学计量学手段,用NIRS分析技术结合化学计量学对不同药物的活性成分进行定量分析及对不同工艺及配方生产的药品进行定性鉴别。在12000 cm-1～4000 cm-1范围内采集自制样品那格列奈、中成药冬凌草片、西药格列齐特片和盐酸雷尼替丁胶囊的近红外光谱,与中国药典方法对比,通过选择不同的预处理方法,优化最佳主成分数分别在各自最佳波段范围内建立四种药物的最佳定量分析模型及后三种药物的定性判别模型。结果表明,对于不同规格的那格列奈和盐酸雷尼替丁胶囊,分别用偏最小二乘法（PLS）和人工神经网络（ANN）方法建立数学定量模型,并分别对实际生产药品进行预测,都得到满意的结果。对冬凌草片、格列齐特片和盐酸雷尼替丁胶囊分别用PLS和判别分析建立其定量和定性模型。利用定量模型分别准确地预测了冬凌草甲素、冬凌草乙素、格列齐特和盐酸雷尼替丁活性成分的含量。并通过各药物的判别分析图准确的对不同厂家进行归类。这些建立的模型有望成为药物生产过程在线活性成分的检测和质量控制的重要手段,从而为各个厂家生产工艺改革和假药判别提供参考和依据。研究表明,近红外光谱分析技术不需要对样品进行复杂的前处理就能实现对不同厂家产品的质量控制和判别分析,并能满足对各自活性成分含量的测定,该分析方法无损、快速、结果可靠,是一种测定药物含量的新型方法。通过不断优化模型,有望将所建的模型应用在药监系统对药物含量的控制及药物的鉴别等方面。近红外光谱分析技术以其独特的优点,必将在药物分析方面发挥巨大的作用。
张威[2]（2011）在《近红外光谱技术在银黄颗粒质量控制与评价中的应用研究》文中提出中药制药过程分析，对于确保中药药品质量、实现中药生产的国际化和现代化具有极为重要的意义。传统质量分析方法具有样品预处理繁琐、分析耗时较长、对分析仪器和操作人员要求较高等缺点，不适用于大批量样品的快速分析；另外，传统质量分析方法多为离线型分析方法，具有一定的滞后性，不能及时获取产品的质量信息，无法确保药品质量的均一性和稳定性，难以指导实际生产。近红外光谱技术是新兴起的一种“绿色”分析技术，具有操作简便、快速、无损、无污染、可实现在线监控等优势。本研究以市场常见中药制剂银黄颗粒及其主要原料黄芩提取物为对象，研究建立以近红外光谱技术为核心的过程分析技术，就中药制剂生产过程中质控参数的快速分析和在线监控进行了初步的探索，研究内容主要分为以下两部分：第一部分，以银黄颗粒制剂为对象，研究近红外光谱技术在中药制剂快速定量分析和厂家鉴别定性分析中的应用。共收集19个不同生产厂家的银黄颗粒样品100批，采集样品的近红外光谱数据，采用2010年《中国药典》规定的方法测定指标性成分含量，结合化学计量学方法建立黄芩苷和绿原酸近红外定量分析模型。经统计学检验，模型对验证集样品的预测结果与HPLC测定结果之间的差异无统计学意义。另外，实验对3个不同厂家的44批银黄颗粒样品建立了近红外定性分析模型，所建判别分析模型可以准确区分三厂家的样品，对校正集样品的分类鉴别准确率和验证集样品的预测鉴别准确率均为100%；所建聚类分析模型将44批样品清晰的聚为三类，界限明显，归属确切，验证了判别分析模型的准确性。结果表明，近红外光谱技术可用于银黄颗粒指标性成分的快速定量分析和厂家鉴别定性分析。第二部分，共收集11个不同厂家的100批黄芩提取物样品，采用近红外光谱技术，分别建立了黄芩苷、黄芩素和汉黄芩素指标性成分的近红外定量分析模型。模型内部交叉验证决定系数分别为0.9948、0.9987和0.9948，预测相关系数分别为0.9882、0.9966和0.9912。结果表明，近红外光谱技术可用于黄芩提取物整体质量的全面分析.本研究以银黄颗粒及其原料药黄芩提取物为研究对象，建立了基于近红外光谱技术的中药及其制剂质量评价新方法。该方法简便、快速、无损、无污染，可对中药及其制剂整体质量的全面快速分析，实现生产过程中的在线检测和监控，在中药国际化和现代化的进程中发展前景广阔。
杨文潮,邬蓓蕾,王豪,林振兴[3]（2011）在《近红外光谱法测定ABS树脂中氮含量》文中研究表明根据58个丙烯腈-丁二烯-苯乙烯（ABS）树脂样品的近红外漫反射光谱数据结合偏最小二乘法（PLS）建立了ABS树脂中氮含量定量分析的校正模型。结果表明;在近红外光谱区(7501.8～5449.9cm-1)内,主因子数为9时,定量模型的准确度最好。通过对模型进行t-检验,在显着性水平为0.05的条件下,其测定结果与标准方法的测定结果对比,两者无显着性差异。预测相关系数（r）和相对标准偏差（RSD）分别为0.9924和3.3%。
周嵩煜[4]（2010）在《近红外光谱技术在药物分析中的应用》文中进行了进一步梳理概述了近红外光谱分析技术的特点及其在药物原料、药物制剂分析、药物在线监测控制以及在中药领域的应用,并讨论了近红外光谱技术药物分析应用中存在的问题。
刘振尧[5]（2010）在《近红外光谱法进行多组分体系同时测定的研究》文中指出近红外光谱分析技术（Near-Infrared,简称NIR）是一种高效快速的分析技术。近红外光谱分析主要利用分子的倍频与合频吸收,而分子在近红外区的倍频与合频吸收弱,谱带复杂,重叠多。因此,近红外光谱分析属于微弱信号与多元信息的处理。近十多年来由于光学技术、电子技术与计算机软硬件技术的发展,使分析科学中弱信号处理的理论和技术越来越成熟,从而使得近红外光谱的研究应用得到了迅速发展,已经得到了科研工作者和官方的认可。近红外光谱分析的主要优点有分析速度快、样品准备简单、可同时测定、不消耗样品、没有化学污染等,这些优点使得近红外光谱被广泛的应用于农业、石油化工、制药、食品生产等领域中。本文在重庆市科委攻关项目（CSTC2008EA5008）的资助下,研究了近红外分析方法在不同领域的同时测定分析以及应用：1.近红外方法同时测定清热解毒口服液中的绿原酸和黄芩苷,对于液体中成药中的活性成分建立的模型预测效果极佳,可以应用于生产中的在线检测；2.近红外方法同时测定银黄颗粒中的绿原酸和黄芩苷,建立了固体中成药的近红外定量检测模型,并对谱图中的谱峰归属进行了讨论；3.近红外光谱方法测定黄连品质,应用近红外定量分析手段对中国黄连之乡石柱地区产黄连进行了定量检测,得到可靠的定量分析模型,并对模型的扩展应用进行了研究；4.短波近红外光谱法同时测定分析水中的麦芽糖、乳糖和蔗糖,并对饮料中糖分的检测进行了研究；5.短波近红外光谱法同时测定水体中的三聚氰胺和甲醛,并对密胺塑料的检测进行了应用研究；1.近红外光谱方法同时测定清热解毒口服液中的绿原酸和黄芩苷本实验使用近红外光谱分析方法以及偏最小二乘法建模手段,对清热解毒口服液中的活性成分绿原酸和黄芩营进行了定量分析,并对光谱数据预处理方法进行了讨论。校正集样品建立的模型以及预测集样品的预测效果良好。对于6厂家30个批次的清热解毒口服液样品建立的绿原酸和黄芩苷的模型,相关系数分别为0.9993和0.9923,模型交叉检验均方差分别为0.467和0.480。预测集中样品的真实值与预测值之间的相关系数0.9997和0.9969,预测结果准确可靠。此方法可以有效的对清热解毒口服液产品进行快速检测,适合生产中的在线检测,有广阔的应用前景。2.近红外光谱方法同时测定银黄颗粒中的绿原酸和黄芩苷本实验使用近红外光谱分析方法对银黄颗粒中的活性成分绿原酸和黄芩苷进行了定量分析,对谱图的谱峰归属进行了研究,并对光谱数据预处理方法进行了讨论。校正集样品建立的模型以及预测集样品的预测效果良好。对于银黄颗粒样品建立的绿原酸和黄芩苷的模型,相关系数分别为0.9324和0.9263,模型交叉检验均方差分别为0.234和0.198。预测集中预测值与真实值的相关系数分别为0.9300和0.9279,预测交叉检验均方差分别为0.108和0.094。预测结果准确可靠。此方法可以有效的对银黄颗粒进行快速检测。3.近红外光谱方法测定石柱地区黄连品质应用傅立叶变换近红外光谱仪漫反射光谱技术以及偏最小二乘法建模手段,与石柱及周边地区产黄连中主要成分含量进行了定量分析,并对光谱数据预处理方法进行了讨论。校正集样品建立的模型以及预测集样品的预测效果良好。对于78个校正集样品建立的小檗碱和水分含量的模型,R2分别为0.9298和0.8898,RMSECV（root mean square error of crossvalidation）分别为0.239和0.00302。预测集中样品的R2分别为0.9347和0.9146,RMSEP（root mean squared error of prediction）分别为0.104和0.0033,预测结果准确可靠。此方法可以有效的对黄连产品进行快速检测,适用于生产流通领域,有广阔的应用前景.本实验还证明了黄连模型还可以扩展应用于黄连的相关产品中,具有开发潜力和利用价值.4.短波近红外光谱法同时测定分析水中的麦芽糖、乳糖和蔗糖用通用紫外-可见分光光度计的短波近红外光谱区域（800～1100 nm）,测量了三种二糖麦芽糖、乳糖和蔗糖混合水溶液的近红外光谱,并用偏最小二乘方法建立了同时定量分析水溶液中麦芽糖、乳糖和蔗糖的模型,并对光谱数据预处理方法进行了讨论。通过对校正集样品的建模和对预测集样品的检验,结果良好。对浓度范围分别在10-60 mg.L-1,2-12 mg.L-1,10-60mg.L-1的麦芽糖、乳糖和蔗糖预测模型相关系数分别为0.9904、0.9971和0.9926,模型交叉检验均方差分别为0.0213、0.2525和0.1859。预测集相对标准偏差分别为3.54%、3.55%和3.32%。并将此模型应用在简单成份的实际样品中进行了初步探索。该方法对同时定量分析多组分体系,具有简便、快速价廉、易于推广应用等优点。5.短波近红外光谱法同时测定水体中的三聚氰胺和甲醛用通用紫外-可见分光光度计的短波近红外光谱区域（800～1100 nm）,测量了三聚氰胺和甲醛混合水溶液的近红外光谱,并用偏最小二乘方法建立了同时定量分析水溶液中三聚氰胺和甲醛的模型,并对光谱数据预处理方法进行了讨论。通过对校正集样品的建模和对预测集样品的检验,结果良好。对浓度范围分别在0～3.58 mg·mL-1,0～8.02mg·mL-1。的三聚氰胺和甲醛的预测模型相关系数分别为09996和0.9950,模型交叉检验均方差分别为0.170、0.223。在应用方面,将此模型在实际样品中进行了初步探索。该方法对同时定量分析多组分体系,具有简便、快速价廉、易于推广应用等优点。
颜栋林,程文君[6]（2009）在《近红外光谱分析技术在药品快速检测中的进展》文中进行了进一步梳理
梁力文[7]（2009）在《基于支持向量机的小波滤噪短波近红外光谱在药品定量分析中的研究》文中指出本文通过支持向量机（SVM）建立最佳预报模型,研究了短波近红外光谱分析技术在药品成分定量分析方面的应用。本文采用导数、SNV、OSC、MSC和小波滤噪等预处理方法建立最佳SVM模型,对四种药品的有效活性进行定量分析工作。采用不同的预处理方法分别建立了甲硝唑不同样本数目的SVM最佳模型（训练集样本数分别为70和26）,实验结果表明支持向量机回归方法能够较好的解决小样本学习问题。利用小波滤噪和支持向量机相结合,分别应用三种核函数sigmoidpolynomial和RBF（径向基函数）建立了西米替丁最佳SVM模型:通过与PLS模型比较,说明应用小波滤噪图谱建立的以RBF为核函数的SVM模型可以得到比较好的结果。为了寻找短波近红外图谱的最佳滤噪方法,通过不同小波基、不同小波阶次对扑热息痛片剂的近红外光谱图进行小波滤噪,并用SVM建立最佳模型,结果说明了不同的小波基滤波对结果影响并不明显;但是不同的小波阶次对滤噪有明显的影响。通过不同小波参数对环丙沙星短波近红外光谱图进行小波滤噪,并用SVM建立最佳预报模型,结果表明软阈值和硬阈值在不同的阈值处理方式中有不同的结果,但是均可得出比较理想的结果。研究结果表明基于短波近红外光谱的支持向量机模型可以应用于药物的定量分析。
叶文文[8]（2009）在《浙江道地药材白术的质量评价及指纹图谱研究》文中研究表明白术为菊科苍术属植物白术（Atractylodes macrocephala Koidz.）的干燥根茎,具有抗炎、抗肿瘤、抗糖尿病等作用。由于目前白术野生资源匮乏,人工栽培药材质量不稳定,建立指纹图谱,能较全面地反映其所含化学成分的种类与数量,有效鉴别样品的真伪,控制样品质量。本研究采收不同产地的白术药材,进行试样品的加工和试剂的准备。在2005年版《中国药典》白术质量标准的基础上,增加检查项目,主要研究结论如下:1、按照《中国药典》的规定,对白术的水分、总灰分、浸出物、挥发油进行了分析,采用苯酚-硫酸比色法测定多糖含量,结果各个产地的白术之间有明显差异,且同产地不同品种白术之间差别也较大。2、采用近红外技术（NIR）对白术进行指纹图谱研究,建立的定量模型能快速、准确地对白术内酯Ⅰ和Ⅲ进行定量,所得决定系数R2分别为96.63和96.16,并取得了较好的聚类效果。3、采用超高效液相色谱技术（UPLC）对白术进行指纹图谱研究和白术内酯Ⅰ、Ⅱ、Ⅱ含量测定,不同产地、不同品种的白术药材其白术内酯Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ含量有明显差别。相似度评价以“中药色谱图分析和数据管理系统”软件为佳,采用夹角余弦法对全图谱进行相似度计算,所得相似度都>90%。本研究在国内首次采用UPLC、NIR技术对白术药材进行质量控制,建立的道地药材指纹图谱具有高灵敏度、高分辨率的特征。为保证药材的安全有效和质量评价提供可靠的依据,并为新制剂的研究开发奠定基础。
宋岩[9]（2009）在《近红外光谱技术在药物检测中的应用研究》文中指出本文研究了近红外光谱分析技术在药物成分分析、中草药定性定量检测以及制药过程监控方面的应用。着重对盐酸左氧氟沙星、甲磺酸培氟沙星、盐酸西替利嗪、淫羊藿等4种药物进行了近红外光谱图信息提取和定量分析工作,探讨了不同预处理方法对模型的影响,介绍了近红外光谱技术在肺宁颗粒在线检测过程中的应用。对盐酸左氧氟沙星进行近红外光谱的检测,比较了PLS法和ANN法对盐酸左氧氟沙星针剂建立的定量模型。仿真实验表明,PLS法显示了更加优越的性能,应用此法可直接对大量未知样品进行测定。对甲磺酸培氟沙星进行近红外光谱的检测,利用PLS法对甲磺酸培氟沙星建立了定量模型。仿真实验表明,PLS法建立的模型预测结果准确。利用PCR法对甲磺酸培氟沙星进行了定量建模,比较了三种不同预处理方法,结果显示经过归一化处理后的模型效果最好。将近红外漫反射技术应用到盐酸西替利嗪的定量检测中,详细比较了PLS法和PCR法对模型的影响。经比较,利用PLS方法来处理盐酸西替利嗪片剂表现出更加优越的性能,样品的化学测定值和模型预测值的相关性更好。将近红外光谱技术与化学计量学方法联用,对淫羊藿进行了产地鉴别,同时实现对其主成分的定量检测。结果表明此方法可简化测试步骤,缩短检测时间,节约测试成本,为近红外光谱技术应用于淫羊藿等中草药的定性、定量检测提供了理论依据。介绍了近红外光谱技术在中药生产过程控制中的应用,概述了肺宁颗粒的制备过程和在线检测系统,分析了近红外光谱在线检测技术的前景及存在的问题。
周庆成,张香芹,车鑫[10]（2009）在《高效近红外光谱分析技术在药物分析中的应用》文中认为高效近红外光谱分析技术对快速分析或实时检测是非常理想的技术手段,是大型石油化工,农业,制药,食品加工等工业生产所必须依靠的重要分析技术之一。本文重点阐述了高效近红外光谱技术在药物分析中的应用,并且简单介绍了该技术的特点和各种分析方法的原理。
二、偏最小二乘法-近红外漫反射光谱法快速分析西米替丁粉末药品（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、偏最小二乘法-近红外漫反射光谱法快速分析西米替丁粉末药品（论文提纲范文）
（1）近红外光谱技术在药物品质评价中的应用（论文提纲范文）
| 符号说明 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1. 近红外光谱分析技术简介 |
| 1.1 近红外光谱分析技术的发展历程 |
| 1.2 近红外光谱分析仪器的发展 |
| 1.3 NIRS技术的特点 |
| 1.3.1 NIRS技术的优点 |
| 1.3.2 近红外光谱技术的缺点 |
| 1.4 近红外光谱分析技术的应用 |
| 1.4.1 NRS技术在其他方面的应用 |
| 1.4.2 NIRS在药物分析方面的应用 |
| 1.5 近红外光谱的理论基础 |
| 1.5.1 近红外光谱的产生基础 |
| 1.5.2 近红外光谱的定量分析基础 |
| 1.5.3 光谱预处理方法 |
| 1.5.4 定性分析 |
| 1.5.5 近红外光谱定量方法 |
| 1.5.6 近红外光谱技术定量分析的基本流程 |
| 1.5.7 常见的定量评价指标 |
| 1.5.8 近红外定性模型的主要指标 |
| 第二章 MRS技术对不同规格那格列奈的定量分析 |
| 2.1 实验仪器与试剂 |
| 2.1.1 实验仪器 |
| 2.1.2 实验材料与试剂 |
| 2.2 实验部分 |
| 2.2.1 样品的制备 |
| 2.2.2 测量条件 |
| 2.2.3 光谱采集 |
| 2.2.4 数据处理 |
| 2.3 实验结果与讨论 |
| 2.3.1 那格列奈近红外原始光谱建立模型参数的选择 |
| 2.3.2 那格列奈定量分析模型的评价 |
| 2.3.3 模型对实际样品预测能力的考查 |
| 2.3.4 精密度考察 |
| 2.3.5 重复性考察 |
| 2.3.6 加样回收率实验 |
| 2.3.7 计量学方法验证 |
| 2.4 人工神经网络法定量分析那格列奈 |
| 2.4.1 那格列奈的PLS-ANN模型 |
| 2.4.2 模型的测试与比较 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 冬凌草片的近红外定性及定量分析 |
| 3.1 实验仪器与试剂 |
| 3.1.1 实验仪器 |
| 3.1.2 实验材料与试剂 |
| 3.2 实验准备 |
| 3.2.1 样品的制备 |
| 3.2.2 测量条件 |
| 3.2.3 光谱采集 |
| 3.3 冬凌草片的定性分析 |
| 3.3.1 建模波段的选择 |
| 3.3.2 光谱预处理方法的选择 |
| 3.3.3 主成分-聚类分析 |
| 3.4 冬凌草片中活性成分冬凌草甲素、乙素的的定量分析 |
| 3.4.1 冬凌草片中甲素、乙素模型的建立 |
| 3.4.2 冬凌草片中甲素、乙素模型的评价 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 格列齐特片的定量及定性分析 |
| 4.1 实验仪器与试剂 |
| 4.1.1 实验仪器 |
| 4.1.2 实验材料与试剂 |
| 4.2 实验部分 |
| 4.2.1 样品的制备 |
| 4.2.2 测量条件 |
| 4.2.3 光谱采集 |
| 4.3 格列齐特片的定性分析 |
| 4.3.1 建模波段的选择 |
| 4.3.2 光谱预处理方法的选择 |
| 4.3.3 判别分析 |
| 4.4 格列齐特片的定量分析 |
| 4.4.1 格列齐特片中格列齐特含量的测定 |
| 4.4.2 定量模型光谱预处理方法的选择 |
| 4.4.3 主因子数的确定 |
| 4.4.4 模型的验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 盐酸雷尼替丁胶囊的定量及定性分析 |
| 5.1 实验仪器与试剂 |
| 5.1.1 实验仪器 |
| 5.1.2 实验材料与试剂 |
| 5.2 实验部分 |
| 5.2.1 样品的制备 |
| 5.2.2 测量条件 |
| 5.2.3 光谱采集 |
| 5.3 盐酸雷尼替丁胶囊的定性分析 |
| 5.3.1 建模波段的选择 |
| 5.3.2 光谱预处理方法的选择 |
| 5.3.3 定性判别分析 |
| 5.4 盐酸雷尼替丁胶囊的定量分析 |
| 5.4.1 盐酸雷尼替丁胶囊中盐酸雷尼替丁含量的测定 |
| 5.4.2 光谱预处理方法的选择 |
| 5.4.3 建模波段的选择 |
| 5.4.4 主因子数的确定 |
| 5.4.5 模型的验证 |
| 5.4.6 ANN模型预测 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 全文总结和展望 |
| 1 全文总结 |
| 2 问题及展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 致谢 |
（2）近红外光谱技术在银黄颗粒质量控制与评价中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 前言 |
| 第一部分 近红外光谱技术在银黄颗粒定量及定性分析中的应用研究 |
| 1 实验材料与方法 |
| 1.1 仪器 |
| 1.2 药品与试剂 |
| 1.3 样品收集 |
| 1.4 近红外光谱数据的采集 |
| 2 指标性成分含量测定 |
| 2.1 银黄颗粒中黄芩苷含量测定 |
| 2.2 银黄颗粒中绿原酸含量测定 |
| 3 近红外定量分析模型的建立 |
| 3.1 银黄颗粒中黄芩苷近红外定量分析模型的建立 |
| 3.2 银黄颗粒中绿原酸近红外定量分析模型的建立 |
| 4 近红外定性分析模型的建立 |
| 4.1 不同厂家银黄颗粒近红外判别分析模型的建立 |
| 4.2 不同厂家银黄颗粒近红外聚类分析模型的建立 |
| 5 讨论与小结 |
| 5.1 讨论 |
| 5.2 小结 |
| 第二部分 近红外光谱技术在黄芩提取物定量分析中的应用研究 |
| 1 实验材料与方法 |
| 1.1 仪器 |
| 1.2 药品与试剂 |
| 1.3 样品收集 |
| 1.4 近红外光谱数据的采集 |
| 2 指标性成分含量测定 |
| 2.1 黄芩提取物中黄芩苷含量测定 |
| 2.2 黄芩提取物中黄芩素和汉黄芩素含量测定 |
| 3 近红外定量分析模型的建立 |
| 3.1 黄芩提取物中黄芩苷近红外定量分析模型的建立 |
| 3.2 黄芩提取物中黄芩素近红外定量分析模型的建立 |
| 3.3 黄芩提取物中汉黄芩素近红外定量分析模型的建立 |
| 4 讨论与小结 |
| 4.1 讨论 |
| 4.2 小结 |
| 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 1 文献综述 |
| 参考文献 |
| 附录2 在校期间论文、论着和科研情况 |
（3）近红外光谱法测定ABS树脂中氮含量（论文提纲范文）
| 1 试验部分 |
| 1.1 仪器 |
| 1.2 试验方法 |
| 1.2.1 样品与基础数据来源 |
| 1.2.2 试验方法与光谱采集 |
| 1.3 数学模型的建立与优化 |
| 2 结果与讨论 |
| 2.1 ABS树脂颗粒的近红外漫反射光谱图 |
| 2.2 偏最小二乘法建模结果 |
| 2.3 验证集测定结果比较 |
| 2.4 方法的精密度 |
（4）近红外光谱技术在药物分析中的应用（论文提纲范文）
| 1 特点 |
| 2 化学药物分析 |
| 2.1 定性分析 |
| 2.2 定量分析 |
| 3 中药及其制剂分析 |
| 3.1 定性分析 |
| 3.2 定量分析 |
| 4 存在问题及应用前景 |
（5）近红外光谱法进行多组分体系同时测定的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1 近红外光谱技术概述 |
| 2 近红外光谱分析中使用的化学计量学方法 |
| 3 近红外光谱技术的应用 |
| 4 近红外光谱技术在制药领域以及我国中药、中成药领域中的发展及应用 |
| 5 本文研究内容及解决的问题 |
| 参考文献 |
| 第二章 近红外光谱方法同时测定清热解毒口服液中的绿原酸和黄芩苷 |
| 1 实验部分 |
| 2 结果与讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 第三章 近红外光谱方法同时测定银黄颗粒中绿原酸和黄芩苷含量 |
| 1 实验部分 |
| 2 结果与讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 第四章 近红外光谱方法测定石柱地区黄连品质 |
| 1 实验部分 |
| 2 结果与讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 第五章 短波近红外光谱法同时测定分析水中的麦芽糖、乳糖和蔗糖 |
| 1. 实验部分 |
| 2. 结果与讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 第六章 短波近红外光谱法同时测定水体中的三聚氰胺和甲醛 |
| 1 实验部分 |
| 2 结果与讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 硕士期间发表的论文 |
| 致谢 |
（6）近红外光谱分析技术在药品快速检测中的进展（论文提纲范文）
| 1 近红外光谱分析技术的特点 |
| 2 近红外光谱分析技术在药品的应用 |
| 2.1 定性鉴别 |
| 2.2 定量分析 |
| 2.3 在线检测及质量控制 |
| 3 展 望 |
（7）基于支持向量机的小波滤噪短波近红外光谱在药品定量分析中的研究（论文提纲范文）
| 内容提要 |
| 前言 |
| 参考文献 |
| 第一章 近红外光谱分析技术及其应用 |
| 1.1 近红外光谱分析原理 |
| 1.1.1 近红外分子振动光谱 |
| 1.1.2 近红外光谱定量分析基础 |
| 1.1.3 近红外光谱漫反射分析技术 |
| 1.2 NIR光谱技术的特点 |
| 1.3 短波近红外光谱的定量分析 |
| 1.3.1 短波近红外原始光谱的预处理 |
| 1.3.2 短波近红外校正模型的建立 |
| 1.3.3 短波近红外校正模型的验证 |
| 1.3.4 未知样品的分析 |
| 参考文献 |
| 第二章 支持向量机的理论基础 |
| 2.1 机器学习理论 |
| 2.2 统计学习理论 |
| 2.2.1 经验风险最小化准则 |
| 2.2.2 VC维理论 |
| 2.2.3 推广性的界 |
| 2.2.4 结构风险最小化准则 |
| 2.3 支持向量机算法 |
| 2.3.1 支持向量分类机 |
| 2.3.2 支持向量回归机 |
| 2.3.3 Mercer定理及常用核函数 |
| 2.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 小波分析的基本理论 |
| 3.1 小波分析概述 |
| 3.2 小波变换及其性质 |
| 3.2.1 母小波(母函数)与小波(小波函数) |
| 3.2.2 尺度函数 |
| 3.3 小波变换及其性质 |
| 3.3.1 小波变换的种类 |
| 3.3.2 连续小波变换 |
| 3.3.3 离散小波变换 |
| 3.3.4 多分辨分析概念 |
| 3.4 小波基的数学特性 |
| 参考文献 |
| 第四章 甲硝唑的定量分析 |
| 4.1 实验部分 |
| 4.1.1 样品的制备及含量测定 |
| 4.1.2 样品的分组 |
| 4.1.3 测量条件 |
| 4.1.4 短波近红外漫反射光谱及数据的前处理 |
| 4.1.5 SVM模型的建立 |
| 4.2 结果与讨论 |
| 4.2.1 大样本最佳SVM模型各个参数的选择 |
| 4.2.2 小样本 SVM模型的建立 |
| 4.2.3 支持向量机模型的可靠性评价 |
| 4.3 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 西咪替丁片的定量分析 |
| 5.1 实验部分 |
| 5.1.1 样品的制备及含量测定 |
| 5.1.2 测量条件 |
| 5.1.3 短波近红外漫反射光谱及数据的小波去噪前处理 |
| 5.1.4 SVM模型的建立 |
| 5.2 结果与讨论 |
| 5.2.1 RBF核最佳SVM模型的建立 |
| 5.2.2 其他核函数最佳SVM模型的建立 |
| 5.2.3 支持向量机模型的可靠性评价 |
| 5.2.4 偏最小二乘法预测含量 |
| 5.3 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 扑热息痛片的定量分析 |
| 6.1 实验部分 |
| 6.1.1 样品的制备及含量测定 |
| 6.1.2 测量条件 |
| 6.1.3 短波近红外漫反射光谱及数据的小波去噪前处理 |
| 6.1.4 SVM模型的建立 |
| 6.2 结果与讨论 |
| 6.2.1 最佳SVM模型的确定 |
| 6.2.2 支持向量机模型的可靠性评价 |
| 6.3 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第七章 环丙沙星的定量分析 |
| 7.1 实验部分 |
| 7.1.1 样品的制备及含量测定 |
| 7.1.2 测量条件 |
| 7.1.3 短波近红外漫反射光谱及数据的小波去噪前处理 |
| 7.1.4 SVM模型的建立 |
| 7.2 结果与讨论 |
| 7.2.1 最佳SVM模型的确定 |
| 7.2.2 支持向量机模型的可靠性评价 |
| 7.3 本章小结 |
| 参考文献 |
| 总结 |
| 附录 |
| 作者攻读博士期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
（8）浙江道地药材白术的质量评价及指纹图谱研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 第一章 文章综述 |
| 1.1 白术的药学研究进展 |
| 1.1.1 炮制研究进展 |
| 1.1.1.1 炮制方法 |
| 1.1.1.2 炮制对白术化学成分的影响 |
| 1.1.1.3 炮制对白术药理作用的影响 |
| 1.1.1.4 炮制工艺 |
| 1.1.2 白术的化学成分研究 |
| 1.1.2.1 挥发油成分 |
| 1.1.2.2 其他成分 |
| 1.1.3 白术的药理活性研究 |
| 1.1.3.1 抗肿瘤作用 |
| 1.1.3.2 抗糖尿病作用 |
| 1.1.3.3 免疫调节功能 |
| 1.1.3.4 抗衰老作用 |
| 1.1.3.5 对消化道的作用 |
| 1.1.3.6 其他作用 |
| 1.2 中药指纹图谱研究概况 |
| 1.3 UPLC 技术应用研究概况 |
| 1.3.1 药物及食品的残留量检测 |
| 1.3.2 水质和环境检测 |
| 1.3.3 化妆品质量控制 |
| 1.3.4 药物的分析检测和质控 |
| 1.3.5 食品的分析检测和质控 |
| 1.3.6 中药成分分析 |
| 1.3.7 代谢组学研究 |
| 1.4 近红外技术应用研究概况 |
| 1.4.1 定性分析 |
| 1.4.2 定量分析 |
| 第二章 白术质量评价研究 |
| 2.1 白术的采集和加工 |
| 2.1.1 白术的采集 |
| 2.1.2 白术的加工 |
| 2.1.2.1 仪器和材料 |
| 2.1.2.2 实验方法 |
| 2.2 水分含量测定 |
| 2.2.1 仪器和材料 |
| 2.2.2 实验方法 |
| 2.2.3 结果和讨论 |
| 2.3 浸出物含量测定 |
| 2.3.1 仪器和材料 |
| 2.3.2 实验方法 |
| 2.3.3 结果和讨论 |
| 2.4 挥发油含量测定 |
| 2.4.1 仪器和材料 |
| 2.4.2 实验方法 |
| 2.4.3 结果和讨论 |
| 2.5 总灰分含量测定 |
| 2.5.1 仪器和材料 |
| 2.5.2 实验方法 |
| 2.5.3 结果和讨论 |
| 2.6 多糖含量测定 |
| 2.6.1 仪器和材料 |
| 2.6.2 实验方法 |
| 2.6.2.1 试剂配制 |
| 2.6.2.2 多糖的提取制备 |
| 2.6.2.3 标准曲线的制备 |
| 2.6.2.4 换算因子的测定 |
| 2.6.2.5 供试样品的配制 |
| 2.6.2.6 样品多糖含量测定 |
| 2.6.3 结果和讨论 |
| 第三章 白术内酯 UPLC 定量研究 |
| 3.1 仪器和材料 |
| 3.2 实验方法 |
| 3.2.1 色谱条件 |
| 3.2.2 对照品溶液的制备 |
| 3.2.3 供试品溶液的制备 |
| 3.2.4 线性关系考察 |
| 3.2.5 精密度试验 |
| 3.2.6 重现性试验 |
| 3.2.7 稳定性试验 |
| 3.2.8 加样回收率试验 |
| 3.2.9 样品含量测定 |
| 3.3 结果和讨论 |
| 3.3.1 内酯类含量比较 |
| 3.3.2 检测波长的选择 |
| 3.3.3 不同颗粒度的选择 |
| 3.3.4 提取条件的选择 |
| 3.3.5 流动相的选择 |
| 第四章 白术 UPLC 指纹图谱研究 |
| 4.1 仪器和材料 |
| 4.2 实验方法 |
| 4.2.1 色谱条件 |
| 4.2.2 供试品溶液的制备 |
| 4.2.3 测定方法 |
| 4.2.4 精密度试验 |
| 4.2.5 重现性试验 |
| 4.2.6 稳定性试验 |
| 4.3 结果和讨论 |
| 4.3.1 相对保留时间α的计算 |
| 4.3.2 相对峰面积的计算 |
| 4.3.3 相似度计算 |
| 4.3.4 实验条件选择 |
| 第五章 白术UPLC/Q-TOF MS定性定量研究 |
| 5.1 仪器和材料 |
| 5.2 实验方法 |
| 5.2.1 色谱条件 |
| 5.2.2 质谱条件 |
| 5.2.3 对照品溶液的制备 |
| 5.2.4 供试品溶液的制备 |
| 5.3 结果和讨论 |
| 第六章 白术内酯 NIR 定量研究 |
| 6.1 仪器和材料 |
| 6.2 实验方法 |
| 6.2.1 液相方法 |
| 6.2.2 近红外方法 |
| 6.3 定量理论 |
| 6.4 定量结果与讨论 |
| 6.4.1 基本参数选择 |
| 6.4.2 光谱波段的初选 |
| 6.4.3 预处理方法的选择 |
| 6.4.4 分析波段的选择 |
| 6.4.5 平滑点数的选择 |
| 6.4.6 评价结果 |
| 6.5 聚类分析结果与讨论 |
| 第七章 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 个人简历 |
| 致谢 |
（9）近红外光谱技术在药物检测中的应用研究（论文提纲范文）
| 内容提要 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 本文选题的背景及意义 |
| 1.2 近红外光谱分析技术简介 |
| 1.2.1 近红外光谱分析技术回顾 |
| 1.2.2 近红外光谱分析原理 |
| 1.2.3 近红外光谱分析技术 |
| 1.2.4 近红外光谱分析技术的特征 |
| 1.2.5 近红外光谱实验技术 |
| 1.3 近红外光谱分析技术在药物分析领域中的应用 |
| 1.3.1 原料药、辅料的鉴别分析 |
| 1.3.2 药物制剂的定量、定性及无损分析 |
| 1.3.3 中药分析 |
| 1.3.4 制药过程质量控制及实时分析 |
| 1.4 研究工作的主要内容和要解决的问题 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 近红外光谱用于盐酸左氧氟沙星的定量分析 |
| 2.1 前言 |
| 2.1.1 喹诺酮类抗菌药物回顾 |
| 2.1.2 盐酸左氧氟沙星研究概况 |
| 2.2 实验部分 |
| 2.2.1 仪器与试剂 |
| 2.2.2 样品光谱的测定 |
| 2.3 盐酸左氧氟沙星的近红外光谱定量分析模型 |
| 2.3.1 光谱数据预处理 |
| 2.3.2 利用偏最小二乘方法建模 |
| 2.3.3 利用人工神经网络方法建模 |
| 2.4 结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 近红外光谱用于甲磺酸培氟沙星的定量分析 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 实验部分 |
| 3.2.1 仪器与试剂 |
| 3.2.2 样品光谱的测定 |
| 3.3 利用偏最小二乘方法对甲磺酸培氟沙星建立定量分析模型 |
| 3.3.1 光谱数据预处理 |
| 3.3.2 利用PLS 法建模 |
| 3.3.3 结果分析 |
| 3.4 利用主成分回归方法对甲磺酸培氟沙星建立定量分析模型 |
| 3.4.1 不同的预处理方法对模型的影响 |
| 3.4.2 不同预处理方法的预测结果比较 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 近红外光谱用于盐酸西替利嗪的定量分析 |
| 4.1 前言 |
| 4.1.1 抗组胺药物H1 受体拮抗剂回顾 |
| 4.1.2 盐酸西替利嗪研究概况 |
| 4.2 实验部分 |
| 4.2.1 仪器与试剂 |
| 4.2.2 样品中盐酸西替利嗪含量的化学值测定 |
| 4.2.3 样品光谱的测定 |
| 4.3 盐酸西替利嗪近红外光谱的PLS 定量检测 |
| 4.3.1 光谱数据预处理 |
| 4.3.2 利用偏最小二乘方法建模 |
| 4.3.3 结果分析 |
| 4.4 盐酸西替利嗪近红外光谱的主成分回归定量检测 |
| 4.4.1 光谱数据预处理 |
| 4.4.2 利用主成分回归方法建模 |
| 4.4.3 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于傅立叶变换近红外光谱对淫羊藿的定性鉴别以及定量检测 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 实验部分 |
| 5.2.1 原料 |
| 5.2.2 样品的制备 |
| 5.2.3 近红外光谱测定 |
| 5.3 淫羊藿的近红外光谱定性聚类鉴别 |
| 5.3.1 光谱数据的预处理 |
| 5.3.2 结果分析 |
| 5.4 基于偏最小二乘的淫羊藿近红外光谱的定量研究 |
| 5.4.1 样品中淫羊藿苷含量的化学测定 |
| 5.4.2 朝鲜淫羊藿的近红外光谱及导数光谱 |
| 5.4.3 光谱数据的预处理 |
| 5.4.4 利用偏最小二乘方法建模 |
| 5.4.5 结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 近红外光谱技术在中药在线生产过程中的应用 |
| 6.1 前言 |
| 6.2 肺宁颗粒的制备过程 |
| 6.2.1 肺宁颗粒的制备方法 |
| 6.2.2 实验室制备流程 |
| 6.3 整体框架 |
| 6.4 提取系统 |
| 6.5 预处理系统 |
| 6.6 检测系统 |
| 6.6.1 检测过程 |
| 6.6.2 模型的建立过程 |
| 6.7 近红外光谱在线检测的前景以及存在的问题 |
| 6.8 本章小结 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及取得的科研成果 |
| 致谢 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
（10）高效近红外光谱分析技术在药物分析中的应用（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 高效近红外光谱分析技术在药物分析中的应用 |
| 2.1 高效近红外光谱分析技术在药物制剂分析中的应用非常广泛, 主要应用在对药物制剂的鉴别和分类、制剂中活性组分的含量测定、水分的测定和原粉制剂均匀度控制等方面 |
| 2.2 高效近红外光谱分析技术在中药材 (中成药) 的质量控制方面也有着及其重要的应用, 主要有中药材的真伪和产地鉴别、中药有效成分的测定等方面 |
| 3 高效近红外光谱分析技术在药物分析中的应用包括定性和定量分析 |
| 3.1 定性方法[4]主要有相关系数法、主成分分析法 (Principal Component Analysis PCA) 、马氏距离法 (Mahalanobis Distance MD) 等 |
| 3.2 定量分析方法主要有主成分回归法 (PCR) 、偏最小二乘法 (PLS) 、人工神经网络法 (Artificial Neural Networks ANN) 、逐步回归分析 (SLR) 法等 |
| 4 综述 |
四、偏最小二乘法-近红外漫反射光谱法快速分析西米替丁粉末药品（论文参考文献）
- [1]近红外光谱技术在药物品质评价中的应用[D]. 李长滨. 郑州大学, 2011(04)
- [2]近红外光谱技术在银黄颗粒质量控制与评价中的应用研究[D]. 张威. 河南中医学院, 2011(01)
- [3]近红外光谱法测定ABS树脂中氮含量[J]. 杨文潮,邬蓓蕾,王豪,林振兴. 理化检验(化学分册), 2011(03)
- [4]近红外光谱技术在药物分析中的应用[J]. 周嵩煜. 中国药业, 2010(18)
- [5]近红外光谱法进行多组分体系同时测定的研究[D]. 刘振尧. 西南大学, 2010(08)
- [6]近红外光谱分析技术在药品快速检测中的进展[J]. 颜栋林,程文君. 临床合理用药杂志, 2009(21)
- [7]基于支持向量机的小波滤噪短波近红外光谱在药品定量分析中的研究[D]. 梁力文. 吉林大学, 2009(08)
- [8]浙江道地药材白术的质量评价及指纹图谱研究[D]. 叶文文. 浙江林学院, 2009(02)
- [9]近红外光谱技术在药物检测中的应用研究[D]. 宋岩. 吉林大学, 2009(08)
- [10]高效近红外光谱分析技术在药物分析中的应用[J]. 周庆成,张香芹,车鑫. 中国新技术新产品, 2009(03)