【摘 要】
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目的 应用拉曼光谱技术结合多种预处理算法和多种特征波段筛选方法建立数学模型,对甘草配方颗粒提取过程中甘草苷和甘草酸含量实时监测.方法 以甘草配方颗粒为研究对象,收集提取过程中各个时间点的提取液样本,进行拉曼光谱检测.采集得到的光谱与液相色谱结果对应,分别建立3种甘草苷和甘草酸定量校正模型,考察不同预处理方法对模型的影响,优选出最佳变量筛选方法.结果 甘草苷模型中标准正态变换(SNV)预处理方法和甘草酸模型中Savitzky-Golay 13点平滑方法对模型性能参数提升幅度最大.通过连续投影算法筛选的甘草苷
【机 构】
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浙江工业大学药学院中药研究所,浙江杭州310014;杭州朱养心药业有限公司,浙江杭州310011
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目的 应用拉曼光谱技术结合多种预处理算法和多种特征波段筛选方法建立数学模型,对甘草配方颗粒提取过程中甘草苷和甘草酸含量实时监测.方法 以甘草配方颗粒为研究对象,收集提取过程中各个时间点的提取液样本,进行拉曼光谱检测.采集得到的光谱与液相色谱结果对应,分别建立3种甘草苷和甘草酸定量校正模型,考察不同预处理方法对模型的影响,优选出最佳变量筛选方法.结果 甘草苷模型中标准正态变换(SNV)预处理方法和甘草酸模型中Savitzky-Golay 13点平滑方法对模型性能参数提升幅度最大.通过连续投影算法筛选的甘草苷和甘草酸模型分别只需要4个和3个光谱变量即可达到全光谱变量模型水平,通过竞争性自适应重加权算法(CARS)筛选后建立的贝叶斯岭回归(BRR)甘草苷和甘草酸定量模型具有全局最优性能.结论 拉曼光谱技术应用于甘草配方颗粒提取过程中所建立模型性能良好,为实现中药配方颗粒提取过程实时监测和快速分析提供了研究基础.
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