人工神经网络-近红外光谱法用于粉末药品扑热息痛的非破坏定量分析

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,使用扑热息痛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,采用逼近度作为网络新的评价标准,由于人工神经网络好的非线性的多变量校正特点,预测结果是准确的。     

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.