博士科研启动基金(BSJJ2011-03)
- 作品数：8 被引量：21H指数：3
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- 近红外光谱技术快速测定丹参药材中水浸出物含量被引量：1
- 2012年
- 目的:运用近红外光谱技术和化学计量学方法,对丹参原药材中水浸出物的含量进行快速测定。方法:采用TQ8.0软件结合偏最小二乘法(PLS)建立测定丹参中水浸出物含量的近红外光谱校正模型。结果:采用一阶导数+多元散射校正(MSC)法,建模范围为7 038.39～4 418.78 cm-1,主因子数为6,校正集内部交叉验证决定系数R2=0.984 30,交互验证均方根偏差RMSECV=0.857,11份样品的外部预测均方根偏差RMSEP=0.787。预测值的平均回收率为100.03%。结论:利用近红外光谱技术建立的模型对丹参药材中水浸出物含量的测定是可行的,该方法快速、简便、结果准确,有望在中药体系中有更广泛的应用。
- 白雁李磊雷敬卫谢彩侠胡春月
- 关键词：近红外光谱偏最小二乘法丹参水浸出物
- 近红外光谱法快速测定丹参中醇浸出物含量被引量：4
- 2014年
- 目的:运用近红外光谱(NIRS)技术对丹参中醇浸出物含量进行快速测定。方法:将近红外光谱与丹参中醇浸出物的含量进行关联,对光谱预处理方法和建模区间进行了考察,采用偏最小二乘法(PLS)建立定量分析模型。结果:56份样品所建立的定量分析模型内部交叉验证决定系数(R2)为0.99814,均方根偏差(RMSEC)为0.236,预测均方根偏差(RMSEP)为1.04;经验证,9份验证集样品真实值和预测值的平均相对偏差为2.60%。结论:近红外光谱法建立的定量分析模型,能够对丹参中醇浸出物的含量进行快速测定。
- 白雁张强雷敬卫谢彩侠樊明月
- 关键词：近红外光谱丹参醇浸出物
- 丹参药材丹酚酸B含量的NIR快速检测被引量：2
- 2013年
- 目的利用近红外光谱技术,快速测定丹参药材中丹酚酸B的含量。方法运用偏最小二乘法(PLS)建立丹参药材中丹酚酸B含量与其近红外光谱之间的校正模型,并对未知的丹参样品进行丹酚酸B含量预测。结果校正集内部交叉验证决定系数R2为0.999 73,交互验证均方根偏差RMSECV为0.028 9,11份样品的外部预测均方根偏差RMSEP为0.584。预测值的平均相对误差为2.0471%。结论近红外光谱技术测定丹参药材中丹酚酸B的含量是可行的,快速准确,简单无损,可应用于大批量样品的快速分析。
- 雷敬卫李磊白雁谢彩侠胡春月
- 关键词：丹参丹酚酸B
- 筋骨痛消丸中醇浸出物的近红外光谱法快速测定被引量：1
- 2014年
- 目的 运用近红外光谱技术和化学计量学方法,对筋骨痛消丸中醇浸出物的含量进行快速测定.方法 测定100份筋骨痛消丸醇浸出物的含量,采集所有样品的近红外光谱.采用光谱处理方法为偏最小二乘法（PLS）＋二阶导数（SD）,用TQ 8.0软件结合PLS建立醇浸出物的近红外光谱（NIR）定量模型.结果 建模范围为8 116.04～11 983.82 cm-1,主因子数为7,校正集内部交叉验证决定系数（R2）为0.99 778,校正集均方根偏差（RMSEC）为0.0 376,交叉验证集均方根偏差（RMSEP）为0.547,预测集平均相对误差为2.39％.结论 利用近红外光谱技术建立的模型对筋骨痛消丸中醇浸出物的含量测定是可行的,该方法快速、简便、结果准确.
- 雷敬卫张强白雁李磊樊明月
- 关键词：筋骨痛消丸醇浸出物近红外光谱技术
- 筋骨痛消丸水浸出物含量的近红外光谱快速测定被引量：3
- 2015年
- 目的:运用近红外光谱技术(NIRS),结合偏最小二乘法(PLS),对筋骨痛消丸中水浸出物进行快速测定。方法:将近红外光谱图与筋骨痛消丸水浸出物的含量进行关联,对光谱预处理方法和建模区间进行考察;采用近红外光谱技术结合偏最小二乘法,建立测定筋骨痛消丸中水浸出物含量的近红外光谱定量分析模型。结果:98份样品所建立的定量分析模型内部交叉验证决定系数(R2)为0.983 26,校正均方根偏差(RMSEC)为0.21,预测均方根偏差(RMSEP)为0.22。18份验证集样品真实值和预测值的平均相对偏差为0.09%。结论:近红外光谱技术结合偏最小二乘法建立的定量分析模型可用于对筋骨痛消丸中水浸出物含量的快速测定。
- 张强白雁雷敬卫谢彩侠樊明月胡小莉
- 关键词：近红外光谱技术偏最小二乘法筋骨痛消丸水浸出物
- 近红外光谱法快速测定筋骨痛消丸中的水分被引量：2
- 2015年
- 目的运用近红外光谱技术(NIRS)对筋骨痛消丸中水分的含有量进行快速测定。方法通过TQ Analyst 8.0分析软件将近红外光谱图与筋骨痛消丸中水分的含有量进行关联,对光谱预处理方法、建模区间和主成分数进行考察,得到最佳建模条件,选用NIRS结合偏最小二乘法(PLS)建立测定筋骨痛消丸中水分含有量的近红外定量分析模型。结果筋骨痛消丸中水分含有量定量分析模型的内部交叉验证决定系数(R2)为0.984 52,校正均方根偏差(RMSEC)为0.034 4,预测均方根偏差(RMSEP)为0.037 2,16份验证集样品水分含有量预测值和参考值的平均偏差为0.02%,预测相关系数为0.972 2。结论近红外光谱技术建立的定量分析模型可以对筋骨痛消丸中水分含有量进行快速测定。
- 张强白雁雷敬卫谢彩侠郝敏王丽娜樊明月
- 关键词：偏最小二乘法近红外光谱筋骨痛消丸水分
- 近红外技术应用于药厂丹参药材质量检测被引量：9
- 2012年
- 目的利用近红外光谱技术,快速测定丹参药材中丹参酮ⅡA的含量。方法运用偏最小二乘法(PLS)建立丹参药材中丹参酮ⅡA含量与其近红外光谱之间的校正模型,并对未知的丹参样品进行丹参酮ⅡA含量预测。结果校正集内部交叉验证决定系数R2为0.996 94,交互验证均方根偏差RMSECV为0.011 8,11份样品的外部预测均方根偏差RMSEP为0.023 7。预测值的平均相对误差为1.712 9%。结论近红外光谱技术测定丹参药材中丹参酮ⅡA的含量是可行的,该方法快速准确、简单无损,可应用于大批量样品的快速分析。
- 白雁李磊雷敬卫谢彩侠左春芳
- 关键词：近红外光谱技术丹参提取物
- 近红外光谱法快速检测丹参药材中水分含量
- 2012年
- 目的:应用近红外光谱技术建立快速测定丹参药材中水分含量的方法。方法:利用烘干法测定样品中水分的含量,运用偏最小二乘法(PLS)建立其含量与NIR光谱之间的多元校正模型,对未知样品进行含量预测。结果 :建立的水分校正模型决定系数(R2)、交互验证均方根偏差(RMSEC)、预测均方根偏差(RMSEP)分别为0.98823、0.0213、0.0287。结论 :此方法具有快速简便、准确无损的特点,可以应用于丹参中水分含量的快速检测。
- 雷敬卫李磊白雁谢彩侠
- 关键词：近红外光谱技术偏最小二乘法丹参水分
