多波长线性回归-零吸收分光光度法在复方制剂中的应用

本文建立一种全新的光谱分析方法 ,多波长线性回归 -零吸收分光光度法 ,并应用于复方新诺明片剂的含量测定。样品经乙醇溶解稀释后 ,不需分离 ,直接在选定波长组 ( n=5 )下 ,分别测定一组吸光度值 ,经线性回归处理后计算出磺胺甲口恶唑与甲氧苄啶含量。二组分的平均回收率分别为 10 1.4± 0 .9%和 97.3± 0 .4 %。本法测量误差小 ,优于传统的双波长分光光度法 ,可用于未经分离的双组分和多组分混合体系的含量测定。     

CPA矩阵分光光度法同时测定复方磺胺甲噁唑片两组分含量

应用 CPA矩阵分光光度法 ,不经分离直接测定复方磺胺甲唑片中两组分含量。选取 2 2 0、2 2 8、2 5 4、2 6 0、2 6 1nm5个波长作为 CPA矩阵程序的最佳波长点 ,磺胺甲唑的平均回收率和相对标准偏差分别为 :99.7%和 0 .85 % ;甲氧苄氨嘧啶为 99.9%和 1.1%。     

微波消解-原子吸收光谱法测定药品中的磺胺甲恶唑

建立了原子吸收光谱法测定药片中磺胺甲恶唑的方法.样品经微波消解处理后,加入过量Pb2+生成沉淀,然后采用原子吸收分光光度法测定剩余的Pb2+,从而间接测定磺胺甲恶唑(SMZ)的含量.该方法的平均回收率为96.3％-104.4％,相对标准偏差(RSD)小于4.85％.研究表明,该法适用于磺胺甲恶唑含量的测定.方法简便快速,准确.     

可变误差多面体分光光度法同时测定联磺甲氧苄啶片三组分的含量

以可变误差多面体法处理多波长分光光度数据同时测定联磺甲氧苄啶片中三组分的含量 ,模拟样品中磺胺甲口恶唑、磺胺嘧啶、甲氧苄啶的回收率分别为 98.89%— 10 1.36 %、98.18%— 10 0 .89% ,98.86 %—10 1.75%相对标准偏差分别为 0 .81%、0 .2 3%、0 .94 %。对 3个批号实际样品的测定结果与药典方法的测定结果吻合。     

蜂蜜中单糖多组分的多元校正法

根据单糖与邻甲苯胺加成缩合反应的显色特征选择合适的实验条件,并研究用偏最小二乘法（PLS）辅助可见分光光度法对吸收光谱重叠较严重的葡萄糖、果糖、阿拉伯糖和木糖4组分的模拟混合试样和蜂蜜样品进行同时分析,处理测定后的数据,得到葡萄糖、果糖、阿拉伯糖和木糖单个成分的含量。模拟混合试样葡萄糖、果糖、阿拉伯糖和木糖的平均回收率分别为101.7%、101.0%、101.0%和100.1%。本法测量体系稳定,成本低,无需分离,操作简便,结果可靠。     

近红外光谱法测定不同产地黄芪中毛蕊异黄酮葡萄糖苷和黄芪甲苷含量

采用近红外漫反射光谱法对黄芪中毛蕊异黄酮葡萄糖苷和黄芪甲苷的含量进行快速无损检测。以液相色谱质谱联用分析值为参比,采用偏最小二乘法建立黄芪中毛蕊异黄酮葡萄糖苷和黄芪甲苷的定量分析模型。结果显示,毛蕊异黄酮葡萄糖苷近红外光谱经多元散射校正(MSC)+一阶导数+Savitzky-Golay卷积平滑预处理后模型最优,模型参数R2为0.826 6,RMSEP值为0.022 7,校正集R2为0.863 5,RMSEC值为0.019 0;黄芪甲苷近红外光谱经二阶导数+Savitzky-Golay卷积平滑预处理后模型最优,模型参数R2为0.854 8,RMSEP值为0.006 41,校正集R2为0.796 3,RMSEC值为0.007 99。近红外光谱技术结合偏最小二乘法可快速、准确的对黄芪中毛蕊异黄酮葡萄糖苷和黄芪甲苷的含量进行检测。此外,通过主成分分析,发现甘肃产黄芪与其他产地黄芪差异不大,排除甘肃产黄芪后,山西、四川和吉林的样本区分度较高。     

小波变换-偏最小二乘法用于Co,Ni,Zn的分光光度法同时测定

建立了以 2 (5 溴吡啶偶氮 ) 5 二乙氨基苯酚 (5 Br PADAP)作显色剂 ,溴代十六烷基吡啶 (CPB)为增溶增敏剂 ,用小波变换—偏最小二乘分光光度法同时测定钴 ,镍 ,锌的方法。在波长 5 30～ 5 90nm范围内每隔 2nm测定其吸光值 ,将测定结果分别用偏最小二乘法处理和经小波变换后用偏最小二乘法处理。结果表明 ,经小波变换后处理结果回收率明显提高。     

基于VB的岭回归分光光度法同时测定五味子液成分的研究

岭回归 (RR)分光光度法是近年来发展起来的计算分光光度法之一。将RR分光光度法应用于五味子提取液中五味子甲素、五味子乙素、五味子醇甲等三组分含量的同时测定 ,运用计算机VB语言对实验数据进行RR分析。实验结果表明RR分光光度法对样品中各组分的平均回收率在 92 35 %～ 10 8 6 9%之间。样品不经分离即可同时测定 ,取得了满意的分析结果     

紫外分光光度法测定玉屏风散中黄芪甲苷的含量

用紫外分光光度法测定了玉屏风散中黄芪甲苷的含量及对其稳定性进行了研究,并对其结果进行了分析从而对本品质量进行控制.结果表明,采用紫外分光光度法测定黄芪甲苷含量,在波长为578±2nm时,浓度与吸光度呈线性关系,回归方程为y=0.080x 0.051,相关系数r2=0.9995;加样回收率为97.38%,RSD为0.86%(n=6).该法简便易行、快速准确,可作为玉屏风散中黄芪甲苷含量的测定.     

比值导数光谱-多波长最小二乘回归分光光度法同时测定磷、硅、砷

应用吸光度比值导数与多波长最小二乘回归分光光度法测定了P、Si和As3组分混合物。合成试样6次平行测定的RSD为0．12％－3．76％。回收率在90．0％－108．9％之间。     

导数荧光-偏最小二乘法同时测定注射液中色氨酸、酪氨酸和苯丙氨酸

本文用偏最小二乘 (PLS)法对苯丙氨酸、酪氨酸、色氨酸混合体系的导数荧光光谱进行解析 ,提出了同时测定三种氨基酸的计算分析方法。以pH 7 4的磷酸缓冲溶液为介质 ,以 2 16 6nm为激发波长 ,对复合氨基酸注射液进行三组分同时测定 ,相对误差均在± 7 2 %以内。     

基于化学计量法对荧光光谱重叠的维生素B1、B2和B6的测定

利用直接正交信号校正( DOSC)-小波包变换(WPT)-偏最小二乘法(PLS)(DOSC-WPT-PLS)新方法对荧光光谱严重重叠的维生素B1、B2和B6三组分混合体系进行了同时测定.设计了 PDOSCWPTPLS程序执行相关计算,并将三种化学计量学方法(DOSC-WPT-PLS、WPT-PLS和PLS)进行了比较....     

双层PLS算法及其在近红外光谱分析中的应用

针对近红外光谱数据局部效应显著,变量个数多,且彼此间常存在严重的复共线性,并与样品组分含量呈非线性关系,构建了一种双层非线性偏最小二乘回归 (DNPLSR)算法。它将非线性回归和偏最小二 乘(PLS)相结合,先在外层由PLS从样本数据中提取成分,并实现每对成分间的非线性映射,再在内层实施PLS算法,将外层因变量成分的拟合误差反馈计算转换权向量的增量,进一步修正转换权向量,以使外层所提取的成分对因变量具有更优的解释能力。最后,将该法应用于80个谷物样品的水组分含量与其近红外光谱的定量关系建模,效果良好,显示出很强的学习能力,所建模型的预报性能也优于其他方法。     

紫外光谱法监测阿司匹林合成体系中的阿司匹林和水杨酸

建立一种同时快速定量分析阿司匹林合成体系中阿司匹林和水杨酸的方法。通过均匀设计构造样本并采集其紫外光谱,结合偏最小二乘法（PLS）建立同时测定混合体系中阿司匹林和水杨酸的校正模型,阿司匹林和水杨酸模型的校正均方根误差分别为1.708μg/mL和0.435μg/mL。该模型用于预测氨基磺酸催化合成过程中阿司匹林和水杨酸含量,二组分回收率在93.48%—108.37%之间,相对标准偏差（RSD）分别为3.45%和4.80%。结果表明,紫外光谱法结合PLS模型实现氨基磺酸催化合成阿司匹林过程的实时监测是可行的。     

Integrating Independent Component Analysis with Artificial Neural Network to Analyze Overlapping Fluorescence Spectra of Organic Pollutants

Independent component analysis (ICA) combined with Elman recurrent neural network (ERNN) regression as a hybrid approach named ICA-ERNN was proposed for the simultaneous spectrofluorimetric determination of organic pollutants. Fluorescence spectra of these compounds under study are strongly overlapped, which does not permit direct determination without prior separation by conventional spectrofluorimetry. ICA is a blind source separation (BSS) method aiming at extracting independent source variables and their corresponding concentration profiles from the observed fluorescence spectra of chemical mixtures without using any prior knowledge about the components. The proposed method combining the idea of ICA denoising with ERNN calibration provides the ability for enhancing the extraction of characteristic information and the noise removal as well as the quality of regression. The relative standard errors of prediction (RSEP) obtained for all components using ICA-ERNN, ERNN and partial least squares (PLS) were compared. Experimental results demonstrated that the ICA-ERNN method had better result than ERNN and PLS methods and was successful even when there was severe overlap of fluorescence spectra.     

PLS分光光度法同时测定混合氨基酸

本文将偏最小二乘法(PLS)用于分光光度法同时测定混合氨基酸体系中的苯丙氨酸、色氨酸和酪氨酸.对校准样品集的实验设计及测量波长点的选择等进行了实验和讨论,并与最小二乘法、卡尔曼滤波法和因子分析法的计算结果进行了对比,PLS法的计算结果最精确,偏差最小.由此可见,PLS法对于这类组分间存在相互作用的样品的测定是一种简捷、准确的多组分同时测定方法,通过校准集来校正相互作用带来的影响,是PLS法偏差最小的原因.     

基于神经网络内部模型的非线性偏最小二乘法用于火电厂烟气光谱定量分析

针对火电厂烟气光谱数据的非线性特性,采用了基于神经网络内部模型的非线性偏最小二乘定量分析方法。该方法进行偏最小二乘（PLS）回归后,将自变量和因变量的隐变量作为神经网络的输入和输出进行训练,即可得到非线性内部模型。将PLS、基于向后传递神经网络内部模型的非线性PLS（BP-NPLS）、基于径向基函数神经网络内部模型的非线性PLS（RBF-NPLS）和基于自适应模糊推理系统内部模型的非线性PLS（ANFIS-NPLS）对火电厂烟气多组分进行测定后比较,BP-NPLS、RBF-NPLS和ANFIS-NPLS较之PLS,将二氧化硫预测模型的预测均方根误差（RMSEP）分别降低了16.96%,16.60%和19.55%;将一氧化氮预测模型的RMSEP分别降低了8.60%,8.47%和10.09%;将二氧化氮预测模型的RMSEP分别降低了2.11%,3.91%和3.97%。实验表明,非线性PLS较PLS更适用于火电厂烟气定量分析。通过神经网络对非线性函数的高度逼近特性,基于本文所提及内部模型的非线性偏最小二乘方法有较好的预测能力和稳健性,在一定程度上解决了基于多项式和样条函数等其他内部模型的非线性偏最小二乘方法的自身局限性。其中,ANFIS-NPLS的效果最好,自适应模糊推理系统的学习能力能够有效降低残差,使模型具有较好的泛化性,是一种比较准确实用的火电厂烟气定量分析方法。     

双重傅里叶变换滤波二阶比光谱导数分光光度法同时测定苯酚、邻苯二酚及对苯二酚

本文针对三组分混合体系分析提出了双重傅里叶变换滤波二阶比光谱导数分光光度法。对所测的吸收光谱用较大滤波窗口先后进行两次滤波 ;利用两次对混合体系光谱和单组分光谱比光谱求导使某两个组分对混合体系比光谱导数的贡献为零 ,而剩余组分的比光谱导数与其浓度成正比。对双重傅里叶变换滤波效果、实验参数的优化作了研究。用此方法对苯酚、邻苯二酚及对苯二酚含量为 0 0 1 0 0 9～ 0 0 5 3 2 5mg·mL- 1 的混合溶液进行测定 ,所得结果的相对误差为 0 0 7%～ 5 4%。     

多元校正分光光度法同时测定兔血清中内的β-内酰胺类抗生素

头孢呋辛钠、头孢曲松钠、头孢噻肟钠和头孢唑啉钠在紫外区均有吸收,且吸收光谱重叠而相互干扰,难以直接进行分析.在pH 2.09的Britton-Robinson(B-R)缓冲溶液中采用紫外分光光度法对其混合溶液进行测定,所得的波谱数据用化学计量学多元校正方法进行了处理.四种β-内酰胺类抗生素的的线性范围分别为1.0～20.0μg·mL-1 ,2.0～20.0μg·mL-1,2.0～20.0μg·mL-1和1.0～18.0μg·mL-1.利用此方法还测定了兔血清中的四种β-内酰胺类抗生素,与高效液相色谱法所获得的结果进行比较,两者无显著性差异.