| 中文摘要 | 第14-16页 |
| ABSTRACT | 第16-18页 |
| 符号说明 | 第19-20页 |
| 第一章 前言 | 第20-29页 |
| 1 药用原辅料 | 第20-21页 |
| 1.1 原料药概述 | 第20页 |
| 1.2 药用辅料概述 | 第20-21页 |
| 1.3 药用原辅料发展现状 | 第21页 |
| 2 近红外光谱分析技术 | 第21-25页 |
| 2.1 近红外光谱分析技术概述 | 第21-22页 |
| 2.2 近红外光谱分析方法 | 第22-24页 |
| 2.2.1 定量建模方法 | 第22-23页 |
| 2.2.2 定性建模方法 | 第23-24页 |
| 2.3 近红外光谱分析技术在制药过程中的应用 | 第24-25页 |
| 3 近红外光谱分析仪器 | 第25-27页 |
| 3.1 近红外光谱分析仪简介 | 第25页 |
| 3.2 近红外光谱分析仪种类 | 第25-26页 |
| 3.3 Sup-NIR1520分析仪简介 | 第26-27页 |
| 4 课题的研究目的及意义 | 第27-28页 |
| 5 课题研究主要内容 | 第28-29页 |
| 第二章 sup-NIR分析仪在药用辅料快速识别体系建立中的应用 | 第29-50页 |
| 1 材料 | 第29-30页 |
| 1.1 仪器与软件 | 第29页 |
| 1.2 样品 | 第29-30页 |
| 2 方法 | 第30-32页 |
| 2.1 近红外光谱的采集 | 第30页 |
| 2.2 辅料识别体系的建立 | 第30页 |
| 2.3 样品集的划分 | 第30-31页 |
| 2.4 一级识别体系的建立 | 第31页 |
| 2.4.1 预处理方法的选择 | 第31页 |
| 2.4.2 阈值的确立 | 第31页 |
| 2.4.3 结果分析 | 第31页 |
| 2.5 二级识别体系的建立 | 第31页 |
| 2.6 识别体系的外部验证 | 第31-32页 |
| 3 实验结果 | 第32-48页 |
| 3.1 样品的原始光谱 | 第32页 |
| 3.2 样品集的划分结果 | 第32-34页 |
| 3.3 一级识别体系的建立 | 第34-42页 |
| 3.3.1 预处理方法的选择结果 | 第34-39页 |
| 3.3.2 阈值的确立 | 第39-40页 |
| 3.3.3 结果分析 | 第40-42页 |
| 3.4 二级识别体系的建立 | 第42-44页 |
| 3.4.1 淀粉类样品PLS-DA模型的建立 | 第42-43页 |
| 3.4.2 PH101和PH102辅料PLS-DA模型的建立 | 第43页 |
| 3.4.3 硬脂酸镁和十二烷基硫酸钠PLS-DA模型的建立 | 第43-44页 |
| 3.4.4 二级识别体系结果分析 | 第44页 |
| 3.5 辅料识别体系的外部验证 | 第44-48页 |
| 3.5.1 外部验证光谱图 | 第44-45页 |
| 3.5.2 相关系数直接判别 | 第45页 |
| 3.5.3 PLS-DA判别 | 第45-47页 |
| 3.5.4 不属于识别体系内的样品 | 第47-48页 |
| 4 讨论和结论 | 第48-50页 |
| 第三章 sup-NIR分析仪在原料药快速识别体系建立中的应用 | 第50-72页 |
| 1 材料 | 第50-51页 |
| 1.1 仪器与软件 | 第50页 |
| 1.2 样品 | 第50-51页 |
| 2 方法 | 第51-54页 |
| 2.1 近红外光谱的采集 | 第51页 |
| 2.2 原料识别体系建立的方法 | 第51-52页 |
| 2.3 样品集的划分 | 第52页 |
| 2.4 一级识别体系的建立 | 第52-53页 |
| 2.4.1 预处理方法的选择 | 第52页 |
| 2.4.2 阈值的确立 | 第52-53页 |
| 2.4.3 结果分析 | 第53页 |
| 2.5 二级识别体系的建立 | 第53页 |
| 2.6 识别体系的外部验证 | 第53页 |
| 2.7 不同生产厂家原料的定性分析 | 第53-54页 |
| 2.7.1 近红外光谱的采集 | 第53-54页 |
| 2.7.2 样品集的划分 | 第54页 |
| 2.7.3 定性分析模型的建立 | 第54页 |
| 3 实验结果 | 第54-70页 |
| 3.1 样品的原始光谱 | 第54页 |
| 3.2 样品集的划分结果 | 第54-55页 |
| 3.3 一级识别体系的建立 | 第55-65页 |
| 3.3.1 预处理方法的选择 | 第55-62页 |
| 3.3.2 阈值的确立 | 第62-64页 |
| 3.3.3 结果分析 | 第64-65页 |
| 3.4 二级识别体系的建立 | 第65-67页 |
| 3.5 识别体系的外部验证 | 第67-68页 |
| 3.5.1 外部验证光谱图 | 第67-68页 |
| 3.5.2 验证结果分析 | 第68页 |
| 3.6 不同生产厂家原料的识别 | 第68-70页 |
| 3.6.1 样品原始光谱 | 第68-69页 |
| 3.6.2 样品集的划分结果 | 第69页 |
| 3.6.3 定性分析模型的建立 | 第69-70页 |
| 4 讨论和结论 | 第70-72页 |
| 第四章 Sup-NIR分析仪在辅料定量测定方面的应用 | 第72-88页 |
| 1 材料 | 第72-73页 |
| 2 方法 | 第73-74页 |
| 2.1 近红外光谱的采集 | 第73页 |
| 2.2 水分含量一级数据的测定 | 第73页 |
| 2.3 样品集的划分 | 第73页 |
| 2.4 预处理方法的选择 | 第73-74页 |
| 2.5 变量的选择 | 第74页 |
| 2.6 近红外定量模型的建立 | 第74页 |
| 3 实验结果 | 第74-86页 |
| 3.1 样品的原始光谱 | 第74-75页 |
| 3.2 一级数据测定结果 | 第75页 |
| 3.3 样品集的划分结果 | 第75-76页 |
| 3.4 数据预处理结果 | 第76-77页 |
| 3.5 变量选择结果 | 第77-84页 |
| 3.5.1 FiPLS法 | 第77-79页 |
| 3.5.2 RiPLS法 | 第79-80页 |
| 3.5.3 相关系数法 | 第80-81页 |
| 3.5.4 CARS法 | 第81-82页 |
| 3.5.5 MWPLS法 | 第82-84页 |
| 3.5.6 小结 | 第84页 |
| 3.6 最佳模型的建立与评价 | 第84-86页 |
| 3.6.1 最佳模型的建立 | 第84-85页 |
| 3.6.2 模型的评价 | 第85-86页 |
| 4 讨论与结论 | 第86-88页 |
| 第五章 总结与展望 | 第88-90页 |
| 1 总结 | 第88-89页 |
| 2 展望 | 第89-90页 |
| 参考文献 | 第90-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第98-99页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第99页 |
