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基于粒子群算法的最小二乘支持向量机在红花提取液近红外定量分析中的应用.pdf

文档介绍

文档介绍:第 40 卷分析化学 FENXI HUAXUE 研究第期
( )
2012 年月 Chinese Journal of Analytical Chemistry
~
DOI
: /
基于粒子群算法的最小二乘支持向量机
在红花提取液近红外定量分析中的应用
金叶杨凯吴永江刘雪松陈勇*
浙江大学药学院杭州 310058
( , )
摘要提出一种基于粒子群算法的最小二乘支持向量机 PSO LS SVM 方法用于建立红花提取过程关键
( - - ) ,
质控指标的定量分析模型近红外光谱数据经波段选择预处理和主成分分析降维后利用粒子群优化
。、( ) ,
PSO 算法对最小二乘支持向量机算法中的参数进行优化然后使用最优参数建立固含量和羟基红花黄色素
( ) ,
A HSYA 浓度的定量校正模型将校正结果与偏最小二乘法回归 PLSR 和 BP 神经网络 BP ANN 比较并
( ) 。( ) ( - ) ,
将所建的 3 个模型用于红花提取过程未知样本的预测结果表明 BP ANN 校正结果优于 PSO LS SVM 和
。, - - -
PLSR 但是对验证集和未知样品集的预测能力较差而 PSO LS SVM 和 PLSR 模型的校正验证结果相近相
, , - - 、,
关系数均大于 RMSEC 和 RMSEP 值相近且小于 RPD 值均大于 RSEP 均小于 % 对于未
, , , 。
知样品集 PSO LS SVM 模型的 RPD 值大于 RMSEP 和 RSEP 值分别小于 % 和 % 较 BP ANN 和
, - - , , -
PLSR 模型更低本研究所建立的 PSO LS SVM 模型表现出较好的模型稳定性和预测精度具有一定的实践
。- - ,
意义和应用价值可推广用于红花提取过程的近红外光谱定量分析
, 。
关键词近红外光谱粒子群优化最小二乘支持向量机红花提取液
; ; ;
1 引言

红花注射液主要成分为红花提取物具有抗凝防栓扩张血管和有效防治心脑血管疾病的作用
, 、、。
1
羟基红花黄色素 A Hydroxysafflor yellow A HSYA 是红花的主要活性成分[] 药理实验证明 HSYA 能
( , ) , :
2 3
明显提高缺氧耐受力使冠脉扩张增加冠脉流量并有明显抑制血小板聚集作用[,] 提取工艺是红花
, , , 。
注射液生产过程的起点直接关系到红花药材的利用率目前提取工艺的质量控制主要依靠经验和传
, 。,
统质量分析方法 HPLC 等耗时费力故研究发展红花提取过程中关键质控指标的快速无损测定方
( ), ,
法有助于解决红花提取过程中关键控制指标的质量控制问题对于中药工业技术进步和产品质量升级
, ,
具有重大的现实意义

近红外 Near infrared NIR 光谱技术作为一种快速无损的绿色分析技术具有分析快速样品处理
( , ) , 、
简单无需消耗试剂等特点近年来近红外光谱技

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