超临界萃取中药白芷的化学成分的气相色谱质谱分析

采用超临界流体萃取法对传统中药白芷的化学成分进行了分离提取研究，利用气相-质谱联机技术，对其中的55种化学成分进行了鉴定，并测定了相对含量。与传统的水蒸气蒸馏法提取的白芷挥发油进行了比较，分析。实验结果表明，超临界CO2萃取法所得的产物，能保留药材白芷的所有有效成分，可以入药。     

PLS-ANN算法-NIR光谱非破坏性Norvasc药物有效成分的定量分析

采用偏最小二乘(PLS)结合人工神经网络(ANN)算法解析Norvasc(络活喜)药片的近红外(NIR)漫反射光谱, 实现了对其中有效成分苯磺酸氨氯地平的非破坏定量测定. 设计了最佳的PLS-ANN模型, 分别讨论了最佳波长范围、 导数光谱及输入层和隐含层节点数对预测结果的影响. 以HPLC法的测定结果作标准, 苯磺酸氨氯地平浓度预测值的相对误差RE＜3.5%, 该方法可用于Norvasc药品实际生产中的质量控制.     

偏最小二乘-近红外漫反射光谱法测定西米替丁药片

研究了应用偏最小二乘法(PLS)同近红外漫反射光谱法结合,对西米替丁片剂药品进行无损非破坏定量分析,建立了最佳的数学校正模型。讨论了波长间隔和主成分数对PLS定量预测能力的影响,预测了未知样品。     

用紫外激光增强电离进行Mn原子的灵敏检测

用紫外激光共振激励火焰中的Mn原子,采用了水冷电极,检测了Mn的激光增强电离光谱(LEIS)信号及检测限,并研究了不同杂质浓度对LEIS强度的影响。     

人工神经网络-近红外光谱法非破坏监测芦丁药品的质量

用近红外漫反射光谱法非破坏监测芦丁药品的质量。利用人工神经网络化学计量学分类技术，建立三层神经元的神经网络，对网络参数进行优化选择以建立最佳网络模型。根据芦丁药品的近红外漫反射光谱，成功地分辨出合格药品和不合格药品。     

紫外激光增强电离用于痕量金属元素分析——火馅OH基的干扰效应

本文讨论空气-乙炔火焰中自由基 OH 对紫外(UV)激光增强电离光谱(LEIS)用于金属元素痕量检测的干扰效应。我们在2830A°附近观察到自由基 OH 的离化光谱。它对应于 OH基Х~2П→А~2∑(V=0→1)跃迁。如果用2833.05A°作 Pb 共振激发检测线,这一强的谱带会严重干扰它的检测限。实验表明:要发展高电离元素 LEI 分析方法,火焰中自由基激光离化的基础研究是一个重要的方面。     

近红外光谱-人工神经网络法用于粉末药品阿斯匹林的非破坏定量分析

研究了应用人工神经网络进行粉末药品的非破坏定量分析。使用阿斯匹林粉末药品的近红外漫反射一阶导数光谱数据建立人工神经网络模型,预测未知样品。讨论了影响网络的各参数,使用了新的网络评价标准－逼近度。     

粉末药品安体舒通的无损定量分析——人工神经网络－近红外光谱法的应用

研究了应用人工神经网络进行粉末药品的无损定量分析,使用安体舒通粉末药品的近红外漫反射光谱数据建立人工神经网络模型,预测未知样品,讨论了影响网络的各参数,使用了逼近度作为网络新的评价标准。     

近红外光谱法对头孢氨苄粉末药品的非破坏定量分析

采用近红外漫反射光谱法对头孢氨苄粉末药品中主要成分头孢氨苄进行快速、无损定量分析.采用偏最小二乘法建立近红外光谱信息与待测组分含量间的最佳数学校正模型.对3种光谱(SNV光谱、一阶导数、二阶导光谱)的预测结果进行了比较,讨论了光谱的预处理方法和主成分数对偏最小二乘法定量预测能力的影响,并对预测集样品进行预测.