感冒咳嗽颗粒高效液相色谱指纹图谱

采用高效液相色谱法分别分析了4个不同厂家的11个感冒咳嗽颗粒样品、6种原药样品和1个原药混合样品,利用中药指纹图谱相似度软件及主成分分析投影判别法对实验数据进行分析.结果发现,不同厂家的感冒咳嗽颗粒存在显著性差异.使用主成分分析和相似度分析能对样品进行判别,结合原药及原药混合样品色谱图对感冒咳嗽颗粒中的有效成分进行研究,结果表明,该方法能够鉴别中药质量.     

应用高效液相色谱法和化学计量学研究藿香正气水指纹图谱

采用高效液相色谱获得藿香正气水的色谱指纹图谱,利用基于主成分分析的投影判别法和聚类分析法分析实验结果.结果表明,不同厂家生产的藿香正气水存在显著差异,且主成分分析投影判别法和聚类分析法均能对样品进行正确分类,从而建立了识别不同厂家藿香正气水的方法,能有效地控制中药藿香正气水的质量.     

不同产地的合欢花药材高效液相指纹图谱

采用高效液相色谱法建立了中药合欢花的指纹图谱。利用相似度中药评价软件处理色谱数据并匹配了9个共有峰,同时也分别得到了贵州、安徽、河北、山东4省所生产的63个合欢花样品的各省平均指纹图谱和南北各两省合欢花样品的平均指纹图谱,并对它们分别作了比较,采用HPLC-MS技术鉴定出5个共有峰的化学成分。本文还应用化学计量学主成份分析、相似度分析以及3种有监督模式识别方法(KNN、LS-SVM和CPANN)对实验所得指纹图谱数据进行处理,考察了该63个合欢花样品间的相似性和差异性,实验发现按样品的来源可将南北方样品正确分类。在本文中HPLC-DAD检测手段与化学计量学方法相结合能够确定合欢花样品的产地和彼此之间的差异,能有效的控制中药合欢花的质量并合理使用,证明了这种方法可以成为中药质量控制的手段之一。     

车前草的裂解色谱指纹图谱及聚类分析

色谱指纹图谱是优于传统质量控制的新方法,本文以车前草为个例采用裂解色谱法测定,运用模糊聚类法对其进行了研究.结果表明,该方法具有快速、简便、准确等特点,6种不同产地的样品的指纹图谱有相似性,同一样品重复测试,相对保留时间的标准偏差小于2.0%,峰面积百分比的相对偏差小于5.0%,结果重现性较好.     

人体尿液的三维荧光指纹图谱

采用三维荧光光谱技术获得了不同人群尿液的指纹图谱,对24个胃癌病人以及27个健康人的尿样进行了测定,并结合主成分分析的投影判别法和聚类分析法对尿样三维荧光谱的特征参数进行了模式识别研究。结果表明,病人和健康人的尿样存在一定的差异,且主成分分析投影判别法和聚类分析法均能对样品进行较好的分离识别,从而建立了识别癌症病人以及健康人的尿液的新方法。     

高效液相色谱-串联质谱法同时测定人体尿液中的酪氨酸和色氨酸

建立了高效液相色谱-串联质谱法（HPLC-MS/MS）同时测定人体尿液中游离酪氨酸和色氨酸分析新方法。采用乙腈-0.1%甲酸溶液（10:90,V:V）为流动相,流速为0.3mL·min^-1。在全扫描模式下,将m/z为182.2、205.2的离子分别确定为酪氨酸和色氨酸的母离子,m/z136.1与188.0分别为定量子离子。在质谱的多反应监测正离子模式下进行分析,酪氨酸和色氨酸的检测限分别为0.10和0.25ng·mL^-1。在已优化的色谱和质谱条件下,待测样品经过简单的离心、过滤后即可直接进样检测。在3个不同添加水平的回收实验中,酪氨酸和色氨酸的平均回收率为74.0%¹24.0%,RSD值小于7.97%,表明该方法可满足实际样品检测要求。该方法操作简单、快速、灵敏度高,可用于人体尿液中游离酪氨酸和色氨酸的同时测定。更多还原     

高效液相色谱-荧光分析法测定人体尿液中的墨蝶呤

建立了人体尿液中墨蝶呤的高效液相色谱-荧光分析方法.尿液经乙腈处理,过0.45μm水相滤膜后定容,可进行液相色谱分析.色谱柱为Kiamonsil C18柱,以水-甲醇(80∶20,υ/υ)为流动相,流速为1.O mL/min,荧光检测波长为λex=425nm,λem=530nm.墨蝶呤含量在0.005-1.0μg/mL范围内与色谱峰面积呈良好的线性关系,线性回归方程为y=106x-328.02(r=0.9990),检测限是0.002μg/mL.其加标平均回收率在98.7%～106.8%之间,相对标准偏差小于7.34%.该方法简便,应用于胃癌病人和健康人尿样中墨蝶呤测定,结果较好.     

高效液相色谱-串联质谱法同时测定生物样品中酪氨酸及其代谢产物

建立了高效液相色谱-串联质谱法测定乳腺癌患者血清中多巴、酪氨酸、对羟苯基乳酸和酪胺的分析方法。在已优化的质谱条件下,待测物在6min内完成分离,且效果良好。结果表明,4种物质的检出限在0.000 5~0.20mg·L-1之间;定量限在0.001~0.40mg·L-1之间;线性相关系数在0.998 9~0.999 7之间,线性关系较好。血清中4种待测物在3个不同加标水平下的平均回收率在85.2%~114.0%之间,相对标准偏差在0.7%~8.5%之间。以上结果表明,该方法准确可靠,可用于实际样品的测定。     

油乳法制备高效液相色谱氧化钛和钛锆氧化物复合填料

以四氯化钛（TiCl4）和氧氯化锆（ZrOCl2·8H2O）为原料,采用油乳法制备了氧化钛和钛锆氧化物复合色谱填料.制备方法简单,条件易于控制,重现性好.用扫描电镜、X-粉末衍射、氮吸附法等方法研究了这两种氧化物微球的物理化学性质,表明所制得的多孔微球粒径分布窄（4-6μm）,孔径在中孔范围内（TiO5.8nm,TiO2-ZrO2　7.4nm）,机械性能良好（可承受41Mpa压力）,完全满足高效液相色谱的需要.     

超高效液相色谱-质谱法测定养殖水体孔雀石绿

为快速、准确监测水产养殖环境水体中孔雀石绿含量,建立了一种超高效液相色谱 串联质谱法（UPLC MS/MS）测定水产养殖水体中孔雀石绿及隐色孔雀石绿的方法.水样经甲酸酸化预处理后,采用多壁碳纳米管固相萃取柱富集和净化目标物,超高效液相色谱分离,三重四级杆质谱检测,氘代同位素内标定量.在优化条件下,孔雀石绿和隐色孔雀石绿在0.02~10.0 μg·L-1浓度范围内均满足线性关系,相关系数R2＞0.998,方法检出限、定量限分别为0.000 3和0.001 μg·L-1.在0.005~0.100 μg·L-1添加水平下,淡水中孔雀石绿加标回收率为98.7%~107.8%,隐色孔雀石绿加标回收率为95.3%~112.6%,海水中孔雀石绿加标回收率为89.5%~92.7%,隐色孔雀石绿加标回收率为94.2%~101.4%,测定相对标准偏差均在7.4%以内.结果表明,所建立的超高效液相色谱 质谱法简单快速、前处理成本低、灵敏度高、重现性好、回收率高,适合于养殖水体中孔雀石绿的测定.     

基于聚类分析法的宁波市公交线路技术性能诊断

以宁波市公交线路网为例,运用聚类分析方法,对宁波市的公交线网做诊断分析,得到了宁波市公交线路的技术性能分类结果,了解了各个类别中公交线路的运营状况,并提出了优化方案.为公交线路的性能诊断分析提供了一种较为简便、有效的方法.     

主成分分析和聚类分析在保险数据分析中的应用乌鲁木齐保险市场影响因素分析

运用主成分分析和聚类分析等统计方法分析了乌鲁木齐保险市场调查数据 .各种分析表明 ,不同年龄段的居民对保险产品的需求是有差异的 .收入水平、社会环境、生活习惯是影响居民保险的重要因素 ,2 5岁到 45岁青壮年人群对保险的认同感也对保险有重要影响 .整体上可将保险产品分成四类 ,这一点对保险业务员推荐附加险时有一定的参考价值     

一种基于非参数贝叶斯模型的聚类算法

鉴于聚类分析是机器学习和数据挖掘领域的一项重要技术, 并且与监督学习不同的是聚类分析中没有类别或标签的指导信息, 所以如何选择合适的聚类个数(即模型选择)一直是聚类分析中的难点. 由此提出了一种基于Dirichlet过程混合模型的聚类算法, 并用collapsed Gibbs采样算法对混合模型的参数进行估计. 新算法基于非参数贝叶斯模型的框架, 能够在不断的采样过程中优化模型参数并形成合适的聚类个数. 在人工合成数据集和真实数据集上的聚类实验结果表明: 基于Dirichlet过程混合模型的聚类算法不但能够自动确定聚类个数, 而且具有较强灵活性和鲁棒性.     

基于概念的教育资源元素材聚类方法研究

针对教育资源元素材种类多、独立性强等特点，研究了概念聚类方法解决领域知识的分类和归并问题，并实现了概念的动态聚类算法和归并算法，分析了该算法的效率和聚类准确性．     

一种新的基于分布式入侵检测的警报聚类方法

针对大量的异构入侵检测传感器产生的警报泛滥问题，提出了一种在线警报聚类融合模型．该模型根据自我学习和调节，建立元警报作为警报聚类融合的基础，对新产生的警报进行分类、聚类，最终将警报特征与元警报融合，扩充元警报的特征信息．实验结果表明该方法能够有效地减少警报数量，提供具有指导意义的入侵响应，并且聚类结果可被用来进行进一步的网络态势评估．     

失水山梨醇单月桂酸酯HPLC法的分析

采用TLC对失水山梨醇单月桂酸酯(SPan20)组分进行分离，借助HPLC对其组分进行定性和定量分析结果表明，Span20组成比较复杂，HPLC可用来到定Span20中单酯、双酯、多酯的相对含量．     

降血糖新药格列美脲的HPLC含量测定法

采用ZORBAX—C18色谱柱(4.6 mm×150 mm,5μm),以甲醇-0.03 mol/L磷酸二氢胺水溶液(70:30,用磷酸调节缓冲盐水溶液的pH为3.5)作为流动相,流速1.0 mL/min;紫外检测波长为230 nm.用安定做为内标测定格列美脲(glimepiride,GMD)原药的含量.此方法对格列美脲的线性范围是10μg/mL～200 μg/mL,相关系数r>0.999 9;最低检测限为1.2 ng;平均回收率为99.39％～100.34％.RSD是0.33％～0.37％.结果表明用反相HPLC测定格列美脲原药含量操作简便,结果准确.     

一种基于动态模糊Kohonen网络的聚类模型及应用

提出一种基于动态模糊Kohonen神经网络聚类模型,针对传统的Kohonen神经网络(KNN)聚类需要预先确定聚类数的问题,提出采用树形动态自组织映射网络算法(TGSOM)来确定聚类数,并且利用模糊Kohonen神经网络(FKNN)聚类结果与输入顺序无关的优势进行网络优化,得到更优的聚类结果。该模