Author Keywords: Chemometrics; Modelling; Fitting; Polynomial analytical function; Linear regression; Experimental design 相似文献
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稳定回归法用于复方氯丙嗪片的测定 总被引:1,自引:1,他引:1
本文应用稳定回归法用于紫外重叠光谱的分析。以复方氯丙嗪为例,不经分离,测定了盐酸氯丙嗪和盐酸异丙嗪的含量。与最小二乘回归法比较,提高了测定结果的准确度和精密度。结果满意。 相似文献
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Kubíček Vladimír Kučová Daria Císarř Prřemysl Burešová Vlasta 《Mikrochimica acta》2003,142(4):273-276
An ion-pair extraction spectrophotometry method was developed for the determination of fenpiverine bromide in tablets. To determine this substance it was necessary to find experimental conditions that would allow eliminating the influence of other components of the tablets. Attention was paid to the fact that a suitable pH of water phase was necessary to achieve high selectivity.Received December 11, 2002; accepted April 24, 2003
Published online July 28, 2003 相似文献
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An algorithm for searching the best polynomial analytical function for describing different experimental systems is presented. It is based
1. (1)on the generation of all possible analytical functions of a given order, with a given number of terms and with a given number of independent variables, and
2. (2)on the calculation of the parameters of all selected functions using the linear regression method.
To show the ability of the program two different examples are given:
1. (1) searching the best univariate polynomial model, and
2. (2) modelling of the stability of a two-component mixture as a function of three factors.
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报道了一种快速、简便的同时测定食用香料麦芽酚、乙基麦芽酚光度法,方法基于在pH2.87的B R缓冲溶液中对麦芽酚和乙基麦芽酚两组分混合溶液进行光度测定,所得的重叠波谱数据用主成分回归法(PCR)、经典最小二乘法(CLS)和偏最小二乘法(PLS)等化学计量学方法进行处理,结果表明主成分回归法(PCR)的预报误差最小。对样品进行测定,获得了较好的定量分析结果。麦芽酚和乙基麦芽酚的线性范围均为1.0~20.0mg·L-1;检出限分别为0.4347和0 5589mg·L-1。 相似文献
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Synchronous fluorescence spectroscopy (SFS) is a rapid, sensitive and nondestructive method suitable for the analysis of multifluorophoric mixtures. The present study demonstrates the use of SFS and multivariate methods for the analysis of petroleum products which is a complex mixture of multiple fluorophores. Two multivariate techniques principal component regression (PCR) and partial least square regression (PLSR) have been successfully applied for the classification of petrol-kerosene mixtures. Calibration models were constructed using 35 samples and their validation was carried out with varying composition of petrol and kerosene in the calibration range. The results showed that the method could be used for the estimation of kerosene in kerosene-mixed petrol. The model was found to be sensitive, detecting even 1% contamination of kerosene in petrol. 相似文献