基于径向基神经网络的测定抗结核药物主成分含量的近红外光谱定量分析模型
本文采用近红外光谱技术(NIRS)结合径向基神经网络(RBFNN)建立了同时测定利福平片、异烟肼片、吡嗪酰胺片、异福片和异福酰胺片5种抗结核药物中的利福平(RMP)、异烟肼(INH)和吡嗪酰胺(PZA)含量的定量分析模型。模型以交互验证均方根误差(RMSECV)为评价标准,选择最有效光谱区域、对网络结构参数和扩展常数进行优化,得到测定RMP,INH和PZA含量的最优定量分析模型。最优模型的RM-SECV分别为0.012 7,0.010 4,0.007 8,应用最优模型对预测集样品中RMP,INH和PZA含量进行预测,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.012 5,0.010 9,0.010 3。实验表明，所建立的RBFNN定量分析方法精密度高,具有方便快捷、非破坏、无污染、可在线检测等优点,对替代常规方法作为药物原位或在线的精确分析具有重要的意义。
抗结核药 药物分析 药物成分 红外光谱
田鸿儒 李珊山 王迪 孟庆繁
吉林大学生命科学学院吉林省,吉林 长春 130012 吉林大学第一医院,吉林 长春 130021
国内会议
泉州
中文
143-144
2008-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）