10.3964/j.issn.1000-0593.2008.06.015
小波变换近红外光谱结合径向基神经网络快速分析异福片
应用小波变换(WT)处理近红外漫反射光谱结合径向基神经网络(RBFNN)建立快速分析异福片中利福平和异烟肼含量的模型(WT-RBFNN).用小波变换的低频系数作为RBFNN的输入节点,研究了网络参数包括隐含层神经元数和径向基宽度(SC)对模型的影响.与经典的RBFNN和PLS相比较表明,WT-RBFNN模型压缩了原始光谱,除去了噪音和背景的影响,拟合效果很好.优选的WT-RBFNN模型对校正集样品中利福平、异烟肼的交互验证均方根误差(RMSECV)分别为0.006 04和0.004 57;对预测集样品预测均方根误差(RMSEP)分别为0.006 39和0.005 87.同时预测集样品中利福平和异烟肼与RP-HPLC测定结果的回归系数(r)分别为0.995 22和0.993 92,相对误差在2.300%以下.这些结果显示了该方法建模的稳健性和模型的预测精度均很高,同时此方法具有非破坏、无污染、可在线检测等优点,对替代常规药物分析方法有重要的意义.
小波变换、近红外漫反射光谱、径向基神经网络、异福片
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O657.3(分析化学)
中国医学基金会新药发展基金项目20061108
2008-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
1264-1268
