基于近红外光谱技术和人工神经网络算法的佐匹克隆片定量分析

论文摘要

目的将近红外光谱与人工神经网络算法相结合建立佐匹克隆片的定量分析模型,用于佐匹克隆片的快速检验。方法采用近红外光谱分析方法获得不同批次佐匹克隆片的光谱数据,借助主成分分析方法对数据进行降维,通过人工神经网络算法建立佐匹克隆片的定量分析模型。结果主成分分析方法结果显示,选取前10个主成分的累计贡献率为99. 07%,可以解释原始光谱99. 07%的信息。建立的10-6-1三层人工神经网络模型,对整个样本集的回归系数达到0. 994,模型预测结果与实测结果很好吻合,其最大偏差为2. 85%,最小偏差为0. 02%,平均偏差为0. 70%。结论基于近红外光谱技术与人工神经网络算法所建立的佐匹克隆片定量分析模型快速、准确、绿色环保,可以用于佐匹克隆片的快速检验。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王小亮,黄萍

关键词: 谱学,近红外线,神经网络计算机,检测限,主成分分析,偏差,佐匹克隆,快速检验

来源: 安徽医药 2019年01期

年度: 2019

分类: 医药卫生科技,工程科技Ⅰ辑

专业: 化学,药学

单位: 陕西省食品药品监督检验研究院抗生素室,西安市食品药品检验所抗生素室

分类号: O657.33;R927.1

页码: 50-54+216

总页数: 6

文件大小: 4205K

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