基于偏最小二乘法的近红外光谱定量分析模型预测蛹虫草中腺苷含量

基于偏最小二乘法的近红外光谱定量分析模型预测蛹虫草中

腺苷含量

作者:李晓光, 关泽华, 田鸿儒, 胡长峰, 孟庆繁

作者单位:吉林大学生命科学学院,吉林,长春,130012

刊名:

时珍国医国药

英文刊名:LISHIZHEN MEDICINE AND MATERIA MEDICA RESEARCH

年,卷(期):2009,20(10)

被引用次数:0次

参考文献(7条)

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相似文献(10条)

1.期刊论文职润.张娜.王迪.郭伟良.孟庆繁.ZHI Run.ZHANG Na.WANG Di.GUO Wei-liang.MENG Qing-fan长波二阶导数近红外光谱-偏最小二乘法测定白酒中乙醇含量-酿酒2006,33(5)

根据近红外光谱的振动吸收强度与有机分子官能团含量的线性关系,用偏最小二乘法对白酒的近红外光谱和其中的乙醇浓度建立相关模型.为了优化模型,我们对白酒的近红外光谱进行一阶导数处理,选择最佳的波长范围和最适的因子数.然后用所建的模型对预测集和白酒样品进行预测,所得结果令人满意.有望成为白酒快捷而准确的检测方法.

2.期刊论文李艳肖.邹小波.董英.LI Yan-xiao.ZOU Xiao-bo.DONG Ying用遗传区间偏最小二乘法建立苹果糖度近红外光谱模型-光谱学与光谱分析2007,27(10)

为了简化苹果糖度预测模型和提高模型的精度,用遗传区间偏最小二乘法(GA-iPLS)建立苹果近红外光谱预测模型.应用结果表明,整个光谱划分为

40个子区间,GA-iPLS选择其中的第4,6,8,11,18号共5个子区间联合建立苹果糖度模型.遗传区间偏最小二乘法所建的模型,其校正时的相关系数rc和交互验证均方根误差RMSECV分别为0.962和0.334 6,预测时的相关系数rp和预测均方根误差RMSEP分别为0.932和0.384 2.与全光谱模型相比,该方法建立的模型不论对校正集还是预测集,模型的预测能力都提高了许多,且模型得到了很大的简化:其实际采用的波数点个数比全光谱模型采用的波数点个数大大减少,主因子数也比全光谱少,由此建立的模型更加简洁、数据运算量也更少.

3.会议论文邹小波.赵杰文.黄星奕用遗传区间偏最小二乘法建立苹果糖度近红外光谱模型2006

为了简化苹果糖度预测模型和提高模型的精度,本文用遗传区间偏最小二乘法(GA-iPLS)建立苹果近红外光谱预测模型.应用结果表明,整个光谱划分为40个子区间,GA-iPLS选择其中的第4,6,8,11,18号共5个子区间联合建立苹果糖度模型.遗传区间偏最小二乘法所建的模型,其校正时的相关系数rc和校正均方根误差RMSEC分别为0.953和0.3346,预测时的相关系数rp和预测均方根误差RMSEP分别为0.927和0.4424.与全光谱模型相比,该方法建立的模型不论对校正集还是预测集,模型的预测能力都提高了许多,且模型得到了很大的简化:其实际采用的波数点个数比全光谱模型采用的波数点个数大大减少,主因子数也比全光谱少,由此建立的模型更加简洁、数据运算量也更少.

4.期刊论文范铭然.孟庆繁.王迪.王天然.杨光.滕利荣.林凤近红外光谱-偏最小二乘法快速测定八角茴香中莽草酸含量-时珍国医国药2009,20(5)

目的 采用偏最小二乘法(PLS)建立测定八角茴香中莽草酸含量的近红外光谱定量分析模型.方法 应用多种光谱预处理方法分别对八角茴香固体粉末样品的近红外光谱进行预处理,并采用预处理后的光谱分别建立定量分析模型,模型经过选择最适主因子数进行优化.结果 经过比较各个模型的内部交互验证均方根误差(RMSECV)和交互验证预测值与实验测得值间的相关系数(Rv),外部均方根误差(RMSEP),选取最优的模型.结论 结果表明定量分析模型稳健性好和预测精度高,在中药有效成分定量分析方面有很大的应用前景.

5.期刊论文彭帮柱.龙明华.岳田利.袁亚宏.赵志华.Peng Bangzhu.Long Minghua.Yue Tianli.Yuan Yahong.Zhao Zhihua用偏最小二乘法及傅立叶变换近红外光谱快速检测白酒酒精度-农业工程学报2007,23(4)

为了得到白酒工业中酒精度的快速检测技术,将偏最小二乘法与傅立叶变换近红外光谱相结合,通过解析白酒样品的近红外光谱图和对光谱进行不同的预处理,结果表明:用最大最小归一化法预处理光谱,光谱范围选择9747.1~7498.3 cm-1和6102~5446.3 cm-1,采用内部交叉验证建立模型,决定系数

准偏差(RMSEP)为0.264%,模型的预测效果很好,具有较高的精密度和良好的稳定性,能满足生产中白酒酒精度的快速检测要求.

6.学位论文黄芳近红外光谱分析技术在药品分析中的应用研究2004

药物中的活性组分不仅是药物的核心部分,而且也是决定药效的主要成分,其质量和含量直接影响药物的疗效。如果药剂中活性组分的含量过低

,就不能达到应有的药效:若活性组分的含量太高,则可能产生负作用,危害人体。因此在药物加工过程中,活性组分的含量和质量是药物生产和销售环节中必须进行严格监控的一个重要指标。由于近红外光谱分析(NIRA)技术方便快速,无需对样品进行预处理,适用于在线分析等特点,在药物分析领域中正不断得到重视与应用。

近红外光谱的波长范围是780~2526nm(12820~3959cm-1)。由于该区域主要是O-H、N-H、C-H、C-H、S-H,等含氢基团振动光谱的倍频及合频吸收,谱带宽,重叠较严重,而且吸收信号弱,信息解析复杂,所以虽然该谱区发现较早,但分析价值一直未能得到足够的重视。近年来,由于巨型计算机与化学统计学软件的发展,特别是化学计量学的深入研究和广泛应用,使其成为发展最快、最引人注目的光谱技术,使得它在各个领域的应用越来越广泛。仅在药物分析领域中的应用范围就相当广泛,它不仅适用于药物的多种不同状态如原料、完整的片剂、胶囊与液体等制剂,还可用于不同类型的药品,如蛋白质、中草药、抗生素等药物的分析。NIR更适用于对原料药纯度、包装材料等的分析与检测以及生产工艺的监控;利用不同的光纤探头可实现生产工艺的在线连续分析监控。

本文就将对两组药品(一组样品的被研究成分为维生素C,另一组样品的被研究成分为对乙酰氨基酚和人工牛黄)进行近红外光谱定量分析,用傅立叶红外光谱仪采集了它们的近红外漫反射光谱,采用偏最小二乘法(PLS)和人工神经网络(ANN)对所得到的光谱信息进行数学处理,建立了各自的回归模型。

偏最小二乘法是一种新型的多元统计数据分析方法,多用于解决属线性校正的问题,对实际样品很多质量参数的测定能获得满意结果。PLS对参加关联的光谱数据可随意选取,可以是全谱,也可以是其中的部分数据。本文在用PLS分析两组样品近红外光谱的时候,根据被研究成分的不同,分别选取了各自的光谱范围,将被研究成分的浓度与吸收光谱间进行PLS回归,并得到校正模型,进行了建模分析,得到PLS回归的均方差(RMSEC)、及相关系数R。将建立的模型对每一个样本进行预测,得到了与实际值的比较图,两组实验所建立的回归模型的相关系数都至少达到了0.998,计算值与实际值的偏差都很小,都在±1%之间,对人工牛黄的回归模型的计算值与实际值的偏差甚至在±0.05%之间。

因为PLS是一种多元线性数据分析方法,而现实过程的变化往往呈非线性,如果只是一味的将其线性化,按线性模型进行处理的话,必然使得非线性拟合的精度不高。所以我们寻求一种能够进行非线性建模的方法来对光谱数据进行更高精度的校正。因为人工神经网络中的BP网络是一种具有很强函数逼近能力的非线性建模方法,所以我们选用它来对实验中的一组样品的光谱数据进行非线性校正。BP算法是有指导的学习,是靠调节各层的加权使网络对训练组进行学习,其执行优化的基本方法是梯度下降法,它的算法可使网络产生的实际输出与希望输出量一致。另外,BP网络是一个含有隐蔽层的网络。其算法由正向传播和反向传播组成,模式从输入层输入,经隐蔽层逐层处理后传入输出层。在正向传播阶段,每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果输出层得不到期望的输出结果,则进入误差反向传播阶段,网络根据反向传播的误差信号修改各层的连接权,使误差信号达到最小

,从而可以产生输入一输出的非线性映射。论文中我们选用含量复杂的药品作为样品,运用MATLAB6.5来辅助BP网络的设计与分析,编写了程序。通过建立网络和训练网络,输出结果。得到的相关系数(R值)为0.997,从输出结果可以看出对目标的跟踪逼近是相当好的。

我们研究了维生素C、对乙酰氨基酚和人工牛黄的近红外光谱及其数据处理的方法及不同数据处理方法的适用条件,比较了不同算法的优缺点。这些研究有利于掌握这几种成分在近红外光谱区域内所表现出来的吸收特征,以便建立相应的数据库,对相应药品的生产过程进行监控,并为这几种有机物的定量和定性分析提供实验及理论基础。

7.期刊论文刘福强.任瑞雪.周慧琴.费强.任瑞冰.王彬.任玉林.Fu-qiang Liu.Rui-xue Ren.Hui-qin Zhou.Qiang

Fei.Rui-bing Ren.Bin Wang.Yu-lin Ren近红外光谱结合偏最小二乘法对甲氧苄啶粉末药品的定量分析-生命科

学仪器2010,8(1)

利用漫反射法获得甲氧苄啶粉末药品的近红外光谱(波长范围1100-2500nm).采用化学计量学中的偏最小二乘法(PLS)及不同的光谱预处理方法(标准归一化(SNV)、一阶导数和二阶导数)对光谱进行信息提取和分析,对甲氧苄啶粉末药品进行了无损定量分析,以样品中甲氧苄啶为活性成分建立了最佳的数学校正模型.同时讨论了主成分数对PLS模型定量预测能力的影响,并对所得结果做出了比较.

8.期刊论文刘燕德.应义斌.LIU Yan-de.YING Yi-bin傅里叶近红外光谱的雪青梨酸度偏最小二乘法定量分析-光

谱学与光谱分析2006,26(8)

利用近红外漫反射光谱测定法获取了完整雪青梨的近红外光谱(12 500~4 000 cm-1),采用多元校正算法偏最小二乘法(PLS)方法,选取不同的波段范围对漫反射光谱进行有效信息提取和分析,得出了不同因子数时PLS方法进行酸度分析的结果及其因子数与交互有效检验标准偏差(RMSECV)关系,确定了最佳回归的因子数和用于定量分析的最佳波段范围.实验结果表明:校正模型的预测精度在5 452~12 285 cm-1波段范围内,最佳主因子数为7时,雪青梨总酸的预测精度最好,其预测集的相关系数达到了0.79,预测标准偏差为0.018 6.

9.期刊论文逯家辉.吕昕.王跃溪.蒋朝军.郭伟良.滕利荣.LU Jia-hui.L(U) Xin.WANG Yue-xi.JIANG Chao-jun.

GUO Wei-liang.TENG Li-rong近红外光谱-偏最小二乘法无损定量分析异烟肼片-吉林大学学报(理学版)

2006,44(3)

应用近红外漫反射光谱结合偏最小二乘法, 对异烟肼片中异烟肼的含量进行分析, 建立了近红外光谱数学校正定量分析模型, 其对校正集样品的交互验证均方根误差(RMSECV)为0.006 32. 对预测集样品的预测均方根误差(RMSEP)为0.006 03;回归系数为0.994 56;加样平均回收率为99.772%. 重现性实验相对标准偏差(RSD)为0.526%. 结果表明, 该方法预测精度高, 且具有方便快捷、非破坏、无污染、可在线检测和重现性好等优点.

10.学位论文董一威基于CCD近红外光谱的苹果内部品质检测2006

近红外光谱(NIR)技术是近年来发展最快的测定技术之一,具有无损、快速、高效、方便等特点,适合于苹果内部品质的测定和分析。

基于CCD检测器的近红外光谱议性能稳定、分辨率高、扫描速度快,相对于傅立叶光谱仪成本较低。本研究通过对光源和检测器的选择、分光系统和取样部件的设计、控制及数据处理分析系统的设计,开发了基于CCD近红外光谱仪的苹果内部品质检测系统。该系统测试速度快,每秒钟可采集200张光谱,为将来开发在线检测系统打下了良好的基础。

本研究应用该系统对苹果的内部品质进行了检测,选用120个市售红富士苹果为研究对象,利用漫反射光纤采集,得到120个苹果的光谱,80个作为校正集,40个作为预测集,选用可见-短波近红外区(630~1060nm)作为建模谱区,采用偏最小二乘法建立苹果的特征光谱与糖度、酸度、可溶性固形物、水分、多酚含量和硬度等6个指标之间的线性模型——定标模型。

近红外光谱分析技术属于从复杂、重叠、变动的背景中提取弱信息,干扰因素比较多,所以本研究讨论了S-G平滑、一阶导数、二阶导数对漫反射光谱进行预处理的作用,对不同方法处理后的光谱建立数学模型,并对建模结果进行了比较。以水分为例:S-G平滑处理后的R、SEC、SEP分别为0.9216、0.8847、2.1062,截取光谱后的R、SEC、SEP分别为0.9131、0.9519、2.1625,一阶导数后的R、SEC、SEP分别为0.8958、1.1044、2.5251,二阶导数后的R、SEC、SEP分别为0.8913、1.1161、2.6184。结果表明,用S-G平滑处理后建立的模型效果最好。一阶导数、二阶导数处理后建立的模型效果较差。 从试验各项化学值指标平滑后的建模效果为例:水分、可溶性固形物、硬度、总糖、总酸、多酚含量的相关系数R分别为0.9216、0.9040、0.8649、0.8518、0.8051、0.7998。结果表明,水分和可溶性固形物含量的模型效果比较好,预测值和真值比较接近。酸度和多酚含量的模型效果较差,预测值和真值误差比较大。总糖和硬度的预测效果介于两者之间。说明在此谱区内实现苹果可溶性固形物和水分含量、总糖和硬度的近红外无损检测是完全可行的。但要完成酸度和多酚含量的近红外无损检测还需要进一步的研究。

本研究的结果表明CCD近红外光谱仪可用于苹果的可溶性固形物和水分含量、总糖和硬度等内部品质的检测,为以后开发在线检测设备打下了基础。

本文链接:https://www.360docs.net/doc/3d18556876.html,/Periodical_szgygy200910113.aspx

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