PLS-DANN算法-NIR光谱非破坏定量分析的研究

作者：刘名扬; 赵景红; 牟明仁; 刘冉; 盛向军; 蒋晓光; 吴云常; 李德华

来源：检验检疫科学, 2007, Z1: 29-32.

• 偏最小二乘
• 双人工神经网络
• 近红外漫反射光谱
• 非破坏定量分析
• 磷酸苯丙哌林 Partial least squares
• double artificial neural network
• near infrared reflectance spectrum
• nondestructivequantitative analysis
• benproperine phosphate.

[目的]研究偏最小二乘(PLS)结合双人工神经网络(DANN)算法-近红外(NIR)漫反射光谱非破坏定量分析方法。[方法]以Cofrel药片为研究对象,设计了最佳的PLS-DANN模型,分别讨论了最佳波长范围、导数光谱以及输入层和隐含层节点数对预测结果的影响。[结果]用HPLC法的测定结果作标准,磷酸苯丙哌林浓度预测值的相对误差RE(%)<0.14%,实现了对Cofrel药片中有效成分磷酸苯丙哌林的精确的非破坏定量测定。[结论]该方法不仅准确、可靠,而且为今后进出口商品在该领域方面的检验打下有利基础。

• 单位
  辽宁出入境检验检疫局