| 摘要 | 第6-10页 |
| ABSTRACT | 第10-15页 |
| 缩略词表 | 第16-18页 |
| 前言 | 第18-20页 |
| 第一章 8种硅酸盐类矿物药的定性分析 | 第20-77页 |
| 1 仪器与器材 | 第20-21页 |
| 1.1 材料 | 第20-21页 |
| 1.2 仪器 | 第21页 |
| 2 方法与结果 | 第21-75页 |
| 2.1 滑石的鉴别 | 第21-29页 |
| 2.2 阳起石的鉴定 | 第29-37页 |
| 2.3 白石脂的鉴定 | 第37-44页 |
| 2.4 赤石脂的鉴定 | 第44-51页 |
| 2.5 金精石的鉴定 | 第51-56页 |
| 2.6 金礞石的鉴定 | 第56-62页 |
| 2.7 青礞石的鉴定 | 第62-69页 |
| 2.8 白云母的鉴定 | 第69-75页 |
| 3 小结 | 第75-77页 |
| 第二章 NIRS技术结合不同化学计量学方法对8类硅酸盐类矿物药定性鉴别方法的研究 | 第77-99页 |
| 1 仪器材料 | 第77-78页 |
| 1.1 样本 | 第77-78页 |
| 1.2 仪器 | 第78页 |
| 2 方法 | 第78-82页 |
| 2.1 样品的分组 | 第78-79页 |
| 2.2 NIR光谱采集方法 | 第79页 |
| 2.3 原谱数据处理方法 | 第79页 |
| 2.4 利用距离判别法建立鉴别模型的方法 | 第79-81页 |
| 2.5 基于SVM的有监督的模式识别方法 | 第81-82页 |
| 2.6 定性模型的评价 | 第82页 |
| 3 结果与讨论 | 第82-97页 |
| 3.1 光谱图的比较 | 第82-83页 |
| 3.2 距离判别模型的建立 | 第83-88页 |
| 3.3 距离判别模型的评价 | 第88-91页 |
| 3.4 SVM智能学习机分类法建立鉴别模型 | 第91-95页 |
| 3.5 SVC鉴别模型的评价 | 第95-97页 |
| 4 小结 | 第97-99页 |
| 第三章 近红外技术对硅酸盐类矿物药滑石的定量鉴别方法研究 | 第99-113页 |
| 1 仪器与材料 | 第100-101页 |
| 1.1 样本 | 第100页 |
| 1.2 仪器和软件 | 第100-101页 |
| 2.方法与结果 | 第101-111页 |
| 2.1 含量测定 | 第101-102页 |
| 2.2 XRD鉴定 | 第102-104页 |
| 2.3 NIRS的分析方法与结果 | 第104-111页 |
| 3 结果与讨论 | 第111-113页 |
| 结语 | 第113-116页 |
| 参考文献 | 第116-124页 |
| 附录1 文献综述 | 第124-153页 |
| 1 矿物药的概况 | 第124-131页 |
| 1.1 矿物药的分类及收载情况 | 第124-127页 |
| 1.2 硅酸盐类矿物药的研究概况 | 第127-131页 |
| 2 XRD技术的理论及在中药鉴定方面的研究进展 | 第131-135页 |
| 2.1 X射线衍射的概况介绍 | 第131页 |
| 2.2 XRD技术在中药鉴定中的应用进展 | 第131-135页 |
| 3 近红外光谱分析技术及其应用 | 第135-145页 |
| 3.1 NIRS的产生机理 | 第135页 |
| 3.2 NIRS的特征 | 第135页 |
| 3.3 化学计量学算法与建模方法 | 第135-141页 |
| 3.4 化学计量学在近红外光谱分析中的意义 | 第141-142页 |
| 3.5 NIRS在矿物类中药领域的研究 | 第142-143页 |
| 3.6 NIRS技术与其他技术相结合在矿物药研究中的意义 | 第143-145页 |
| 参考文献 | 第145-153页 |
| 附录2 博士研究生期间获得的科研成果 | 第153-154页 |
| 致谢 | 第154-155页 |
