近红外漫反射光谱无损预测片剂硬度研究

作者：邱素君; 罗晓健; 张国松; 林剑鸣; 王跃生; 何雁

来源：中国药学杂志, 2016, 51(11): 904-909.

• 近红外漫反射光谱
• 硬度
• 反向人工神经网络
• 偏最小二乘回归法

目的建立近红外快速预测片剂硬度的方法。方法采用硬度仪获得片剂真实硬度,运用偏最小二乘回归法(PLSR)和反向人工神经网络(BP-ANN)法建立近红外光谱与硬度之间的校正模型。结果偏最小二乘回归模型的相关系数r=0.9778,内部交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.742 kg,预测均方根误差(RMSEP)为0.815 kg;反向人工神经网络训练集、监控集和测试集的相关系数r分别为0.987 3、0.985 6、0.986 8,各数据集的相对标准偏差(RSE%)分别为6.83%、8.77%、6.69%。结论反向人工神经网络非线性模型预测准确度要优于偏最小二乘回归线性模型。

• 单位
  中药固体制剂制造技术国家工程研究中心; 江西中医药大学; 广州市南沙中心医院