| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-29页 |
| 1. 引言 | 第10页 |
| 2. 中药指纹图谱的研究背景 | 第10-13页 |
| ·影响中药质量控制的因素 | 第10-11页 |
| ·现行的中药质量标准 | 第11-13页 |
| 3. 中药指纹图谱技术的提出 | 第13-14页 |
| ·起源 | 第13页 |
| ·定义与特点 | 第13-14页 |
| ·作用与用途 | 第14页 |
| ·分类 | 第14页 |
| 4. 中药指纹图谱的研究意义 | 第14-15页 |
| 5. 中药指纹图谱的构建方法 | 第15-19页 |
| ·色谱法 | 第15-17页 |
| ·波谱法 | 第17-18页 |
| ·X射线衍射法 | 第18页 |
| ·分子生物学方法 | 第18-19页 |
| 6. 化学计量学在中药指纹图谱研究中的应用 | 第19-21页 |
| ·实验设计与优化 | 第19页 |
| ·信号处理 | 第19页 |
| ·数据前处理 | 第19-20页 |
| ·变量选择和压缩 | 第20页 |
| ·模式识别用于中药指纹图谱研究 | 第20-21页 |
| 7. 中药指纹图谱的建立与解析 | 第21-22页 |
| ·中药指纹图谱的建立 | 第21-22页 |
| ·中药指纹图谱的分析与评价 | 第22页 |
| 8. 中药指纹图谱的局限性 | 第22页 |
| 9. 中药指纹图谱的发展前景 | 第22-23页 |
| 10. 参考文献 | 第23-29页 |
| 第2章 双波长色谱指纹图谱结合化学计量学应用于中药决明子的鉴别 | 第29-37页 |
| 1. 前言 | 第29页 |
| 2. 理论和方法 | 第29-30页 |
| ·相似度计算 | 第29-30页 |
| ·基于主成分分析的投影判别法 | 第30页 |
| ·偏最小二乘法 | 第30页 |
| ·人工神经网络 | 第30页 |
| 3. 实验部分 | 第30-31页 |
| ·药材和试剂 | 第30-31页 |
| ·仪器和色谱条件 | 第31页 |
| ·样品制备 | 第31页 |
| 4. 结果与讨论 | 第31-35页 |
| ·决明子高效液相指纹图谱的建立以及共有峰的确认 | 第31-32页 |
| ·相似度分析 | 第32-33页 |
| ·主成分投影判别分析 | 第33-34页 |
| ·片最小二乘法、反传人工神经网络和径向基人工神经网络 | 第34-35页 |
| 5. 结论 | 第35页 |
| 6. 参考文献 | 第35-37页 |
| 第3章 FT-IR光谱法结合LS-SVM用于生品决明和炒制决明的鉴别 | 第37-47页 |
| 1. 前言 | 第37-38页 |
| 2. 理论和方法 | 第38-39页 |
| ·主成分分析(PCA)和核主成分分析(KPCA) | 第38页 |
| ·最小二乘-支持向量机(LS-SVM) | 第38-39页 |
| ·K-最临近法(KNN)和径向基人工神经网络(RBF-NN) | 第39页 |
| 3. 实验部分 | 第39-40页 |
| ·药材和试剂 | 第39-40页 |
| ·仪器和工作参数 | 第40页 |
| ·数据处理 | 第40页 |
| 4. 结果与讨论 | 第40-45页 |
| ·80个样品的主成分分析和核主成分分析 | 第40-42页 |
| ·PC-LS-SVM和KPC-LS-SVM分析结果 | 第42-44页 |
| ·结果比较 | 第44-45页 |
| 5. 结论 | 第45页 |
| 6. 参考文献 | 第45-47页 |
| 第4章 近红外光谱法结合小波变换与LS-SVM鉴别不同产地的延胡索药材 | 第47-54页 |
| 1. 前言 | 第47页 |
| 2. 实验部分 | 第47-48页 |
| ·样品准备 | 第47页 |
| ·光谱测量 | 第47页 |
| ·光谱前处理 | 第47-48页 |
| ·最小二乘支持向量机(LS-SVM) | 第48页 |
| ·判别式最小二乘分析法(DPLS) | 第48页 |
| ·径向基人工神经网络(RBF-NN) | 第48页 |
| ·K-最临近法 | 第48页 |
| 3. 结果与讨论 | 第48-52页 |
| ·xx小波变换处理NIR信号 | 第49-50页 |
| ·建立鉴别模型 | 第50-52页 |
| 4. 结论 | 第52页 |
| 5. 参考文献 | 第52-54页 |
| 第5章 三维荧光指纹图谱结合化学计量学方法用于鉴别夏天无和延胡索及其混伪品 | 第54-70页 |
| 1. 前言 | 第54-55页 |
| 2. 理论和方法 | 第55-57页 |
| ·用PCA从三维荧光数据中提取二维信息 | 第55页 |
| ·PARAFAC模型 | 第55-56页 |
| ·K-最临近法 | 第56页 |
| ·线性判别法 | 第56-57页 |
| ·神经网络模型 | 第57页 |
| 3. 实验部分 | 第57-59页 |
| ·药材和试剂 | 第57-58页 |
| ·样品溶液的制备 | 第58页 |
| ·仪器及分析条件 | 第58页 |
| ·样品最佳稀释倍数的确定 | 第58页 |
| ·三维荧光光谱指纹图谱的建立及数据处理 | 第58-59页 |
| 4. 结果与讨论 | 第59-68页 |
| ·夏天无与延胡索的三维荧光指纹图谱特征分析 | 第59-60页 |
| ·基于主成分分析的投影判别 | 第60-61页 |
| ·三维模式识别—平行因子解析 | 第61-65页 |
| ·有监督模式识别分析 | 第65-68页 |
| 5. 结论 | 第68页 |
| 6. 参考文献 | 第68-70页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第70-72页 |
| 攻读硕士学位期间已发表学术期刊论文 | 第70页 |
| 待发表学术期刊论文 | 第70页 |
| 会议论文 | 第70页 |
| 主持的科研项目 | 第70页 |
| 参加由导师倪永年教授主持的科研项目: | 第70-71页 |
| 作者简介 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
