| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 缩略词表 | 第10-11页 |
| 第一章 文献综述 | 第11-25页 |
| 第一节 大孔吸附树脂纯化过程影响因素研究 | 第11-14页 |
| 第二节 大孔吸附树脂纯化过程的机理研究 | 第14-15页 |
| 1. 大孔吸附树脂吸附过程的热力学理论 | 第14页 |
| 2. 大孔吸附树脂吸附过程的动力学理论 | 第14-15页 |
| 第三节 大孔吸附树脂吸附过程在线监测 | 第15-18页 |
| 1. 近红外定量分析 | 第16-17页 |
| 2. 近红外光谱法判断过程终点 | 第17-18页 |
| 第四节 制药过程统计建模方法简介 | 第18-20页 |
| 1. 回归建模法 | 第18-19页 |
| 2. 支持向量机建模法 | 第19页 |
| 3. 人工神经网络建模法 | 第19-20页 |
| 参考文献 | 第20-25页 |
| 第二章 近红外光谱技术监测大孔树脂纯化栀子提取物过程 | 第25-60页 |
| 引言 | 第25页 |
| 第一节 栀子提取物制备及大孔吸附树脂型号筛选 | 第25-29页 |
| 1. 仪器和材料 | 第25-26页 |
| 2. 栀子提取物的制备及含量测定 | 第26-28页 |
| 3. 大孔吸附树脂筛选 | 第28-29页 |
| 第二节 定量监测模型的建立 | 第29-35页 |
| 1. 仪器和材料 | 第29-30页 |
| 2. 方法 | 第30-31页 |
| 3. 数据描述 | 第31页 |
| 4. 结果与讨论 | 第31-35页 |
| 5. 结论 | 第35页 |
| 第三节 定量模型的维护 | 第35-41页 |
| 1. 方法 | 第36-38页 |
| 2. 数据描述 | 第38页 |
| 3. 结果和讨论 | 第38-41页 |
| 4. 结论 | 第41页 |
| 第四节 定量监测模型的应用 | 第41-48页 |
| 1. 仪器和材料 | 第42页 |
| 2. 方法 | 第42-44页 |
| 3. 结果和讨论 | 第44-48页 |
| 4. 结论 | 第48页 |
| 第五节 醇洗脱阶段栀子苷洗脱的终点判断 | 第48-55页 |
| 1. 栀子苷洗脱终点的判断 | 第49页 |
| 2. 实验数据 | 第49页 |
| 3. 方法 | 第49-50页 |
| 4. 结果与讨论 | 第50-55页 |
| 5. 结论 | 第55页 |
| 第六节 本章小结 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 第三章 大孔吸附树脂纯化过程建模研究 | 第60-103页 |
| 引言 | 第60页 |
| 第一节 工艺参数模型 | 第60-70页 |
| 1. 仪器和试剂 | 第60-61页 |
| 2. 方法 | 第61-66页 |
| 3. 结果与讨论 | 第66-69页 |
| 4. 结论 | 第69-70页 |
| 第二节 工艺参数和近红外光谱数据的多源数据融合建模 | 第70-90页 |
| 1. 仪器和试剂 | 第70页 |
| 2. 实验的设计和数据的采集 | 第70-73页 |
| 3. 建模过程 | 第73-75页 |
| 4. 结果和讨论 | 第75-90页 |
| 5. 结论 | 第90页 |
| 第三节 标准化数据的多源数据融合建模 | 第90-101页 |
| 1. Zscore标准化数据的融合建模 | 第91-97页 |
| 2. Mapminmax标准化数据融合建模 | 第97-100页 |
| 3. 结论 | 第100-101页 |
| 第四节 本章小结 | 第101-103页 |
| 第四章 总结与展望 | 第103-105页 |
| 一、NIR光谱监测模型研究 | 第103页 |
| 二、大孔吸附树脂纯化过程建模研究 | 第103-105页 |
| 致谢 | 第105-107页 |
| 个人简历 | 第107页 |