【摘 要】
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近红外定量建模过程常以模型评价指标对样本集选择、光谱预处理方法、潜变量因子数、变量选择等参数进行逐步优选,然后采用优选参数建立模型,此建模过程并未充分考虑参数间的
【机 构】
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北京中医药大学中药学院,北京 102488陕西步长制药有限公司,陕西 西安 710075;
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近红外定量建模过程常以模型评价指标对样本集选择、光谱预处理方法、潜变量因子数、变量选择等参数进行逐步优选,然后采用优选参数建立模型,此建模过程并未充分考虑参数间的协同作用对模型的影响,导致模型的质量存在风险.系统建模思想将定量建模过程看作一个整体,将样本集选择、光谱预处理、变量筛选、校正等作为要素,基于要素间的关联性进行参数轨迹全局优化,优选出一组最佳建模参数来建立模型,从而保障模型质量.基于系统建模思想开展了脑心通胶囊中丹酚酸B的近红外定量建模工作.采用高效液相色谱法对56份丹参样品中的丹酚酸B进行含量测定,同时采集其近红外光谱,采用D-最优设计将样本集划分方法、光谱预处理方法、潜变量因子数及变量筛选方法作为自变量,以模型评价指标为因变量优选最佳建模参数轨迹并建立定量分析模型.结果表明,采用Kennard-Stone(K-S)算法从56份样本中选择3:1的校正集样本、建模光谱波段为4000～10000 cm-1、预处理方法为二阶求导和标准正则变量变换校正,潜变量因子数为7时所建立的定量分析模型效果最优.模型的校正标准偏差(RMSEC)、预测标准偏差(RMSEP)均为0.0018,表明模型稳健且预测准确度高.校正决定系数(R2cal)为0.9940,预测决定系数(R2pre)为0.9952,相对分析误差(RPD)为9.19,表明模型可用于高质量的定量分析和预测.本研究基于系统建模思想,采用D-最优设计实现了建模参数轨迹全局优化,建立了丹酚酸B的定量分析模型并且显著提升了模型的稳健性和预测性,为高效、快速测定脑心通胶囊中丹酚酸B含量提供了方法,对脑心通胶囊中间体及成品的质量控制具有重要意义.
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