降糖类药物的拉曼光谱-小模型判别方法研究
本文采用了四种分析方法对降糖类药物拉曼光谱进行了快速、无损判别。采集了6种降糖类药品共106个样本的拉曼光谱，经基线校正、平滑、一阶导数和矢量归一化等预处理后，以主成分分析法(PCA)降维。将降维所得的前1O个主成分作为新变量，分别用Fisher多类线性判别法、Bayes多类逐步判别法、K-最近邻法和径向基神经网络法等四种方法进行判别。判别结果表明，本文所采用的四种方法均能对降糖类药物进行较好的快速、无损判别，其中PCA结合Bayes多类逐步判别法是一种最优选方法，从而为药品快速检测提供了一种简单有效的检测手段。
拉曼光谱 小模型方法 降糖类药物 判别分析 药品检测
柳艳 张中湖 陆峰
第二军医大学药学院上海,200433 山东省药品检验所山东济南,250012
国内会议
北京
中文
91-95
2011-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）