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径向基函数神经网络和近红外光谱用于大黄中有效成分的定量预测
被引量：
15
1
作者
于晓辉
张卓勇
+1 位作者
马群
范国强
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第3期481-485,共5页
采用近红外光谱（NIRS）法和人工神经网络定量预测大黄样品中4种有效成分的含量，包括：蒽醌及其单糖甙类、水溶性蒽甙类、芪甙类、鞣质及其有关化合物。在1100～2500nm波长范围内扫描大黄粉末样品，采用径向基函数神经网络（RBFNN）建...
采用近红外光谱（NIRS）法和人工神经网络定量预测大黄样品中4种有效成分的含量，包括：蒽醌及其单糖甙类、水溶性蒽甙类、芪甙类、鞣质及其有关化合物。在1100～2500nm波长范围内扫描大黄粉末样品，采用径向基函数神经网络（RBFNN）建立了近红外光谱与HPLC分析值之间的校正模型。上述四类化合物的交叉验证均方差（RMSECV）分别为2．572，0．442，2．794，9．438；预测均方差（RMSEP）分别为4．598，8．657，0．4586，5．106。该方法快速，无损，结果令人满意，可作为中药材复杂体系中化学组分定量测定的方法。
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关键词
近红外光谱
径向基函数神经网络
中草药
大黄
定量预测
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职称材料
题名
径向基函数神经网络和近红外光谱用于大黄中有效成分的定量预测
被引量：
15
1
作者
于晓辉
张卓勇
马群
范国强
机构
首都师范大学化学系资源环境与gis北京市重点实验室
北京
同仁堂股份有限公司科学研究所
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第3期481-485,共5页
基金
北京市教委科技发展项目(KM200310028105)资助
文摘
采用近红外光谱（NIRS）法和人工神经网络定量预测大黄样品中4种有效成分的含量，包括：蒽醌及其单糖甙类、水溶性蒽甙类、芪甙类、鞣质及其有关化合物。在1100～2500nm波长范围内扫描大黄粉末样品，采用径向基函数神经网络（RBFNN）建立了近红外光谱与HPLC分析值之间的校正模型。上述四类化合物的交叉验证均方差（RMSECV）分别为2．572，0．442，2．794，9．438；预测均方差（RMSEP）分别为4．598，8．657，0．4586，5．106。该方法快速，无损，结果令人满意，可作为中药材复杂体系中化学组分定量测定的方法。
关键词
近红外光谱
径向基函数神经网络
中草药
大黄
定量预测
Keywords
Near infrared spectrum
Radial basis function neural networks
Chinese herbal medicine
Rhubarb
Quantitative prediction
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
R931.5 [医药卫生—生药学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
径向基函数神经网络和近红外光谱用于大黄中有效成分的定量预测
于晓辉
张卓勇
马群
范国强
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
15
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