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近红外光谱技术在中草药口服液量控制过程中的应用研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
主要符号表第12-13页
第一章 绪论第13-22页
    1.1 研究背景与意义第13-15页
        1.1.1 中草药产品质量控制现状第13-14页
        1.1.2 过程分析技术(PAT)第14-15页
    1.2 近红外光谱技术第15-18页
        1.2.1 近红外光谱技术原理第15-16页
        1.2.2 近红外光谱采集方式第16页
        1.2.3 近红外仪器及技术发展现状第16-17页
        1.2.4 近红外光谱技术在中药质量控制过程中的应用第17-18页
        1.2.5 化学计量学在近红外光谱技术中的重要性第18页
    1.3 研究目的与研究内容第18-20页
        1.3.1 研究目的第18-20页
        1.3.2 研究内容第20页
    1.4 本文章节安排第20-22页
第二章 近红外光谱建模技术及模型转移概述第22-37页
    2.1 引言第22-23页
    2.2 校准数据的获取第23页
    2.3 数据预处理第23-25页
        2.3.1 导数算法第23-24页
        2.3.2 标准化算法第24页
        2.3.3 数据增强算法第24-25页
    2.4 样本的划分第25-26页
    2.5 波段选择第26-29页
        2.5.1 间隔偏最小二乘法(iPLS)第26-27页
        2.5.2 全局最优算法第27-28页
        2.5.3 变量投影重要性(VIP)第28页
        2.5.4 无信息变量消除(UVE)第28页
        2.5.5 模型集群分析第28-29页
    2.6 建模方法第29-31页
        2.6.1 偏最小二乘(PLS)第29-30页
        2.6.2 人工神经网络(ANN)第30页
        2.6.3 支持向量回归(SVR)第30-31页
        2.6.4 主成分回归(PCR)第31页
    2.7 模型评价指标第31-33页
    2.8 模型转移第33-37页
        2.8.1 有标样模型转移算法第34-35页
        2.8.2 无标样模型转移算法第35-37页
第三章 某中药口服液质量指标建模研究第37-56页
    3.1 引言第37页
    3.2 建模流程第37-39页
    3.3 数据采集及前处理第39-44页
        3.3.1 近红外光谱的采集第39-40页
        3.3.2 实验部分第40-43页
        3.3.3 校正集和验证集的划分第43-44页
    3.4 建立模型第44-50页
        3.4.1 光谱预处理方法的选择第44-46页
        3.4.2 有效建模波段的选择第46-50页
        3.4.3 建模结果与讨论第50页
    3.5 模型预测性验证第50-53页
        3.5.1 多糖模型预测性验证第50-52页
        3.5.2 蒽醌模型预测性验证第52-53页
    3.6 模型稳健性验证第53-55页
        3.6.1 多糖模型稳健性验证第53-54页
        3.6.2 蒽醌模型稳健性验证第54-55页
    3.7 本章小结第55-56页
第四章 模型通用性研究第56-76页
    4.1 引言第56页
    4.2 平行探头模型通用性研究第56-68页
        4.2.1 数据介绍第57-59页
        4.2.2 建立单探头模型第59-61页
        4.2.3 单探头建模结果与讨论第61-62页
        4.2.4 建立双探头模型第62-65页
        4.2.5 双探头建模结果与讨论第65-67页
        4.2.6 小结第67-68页
    4.3 更换探头前后模型通用性研究第68-75页
        4.3.1 数据介绍第68-70页
        4.3.2 建立旧探头模型第70-71页
        4.3.3 旧探头建模结果与讨论第71-72页
        4.3.4 采样周期对模型通用性的影响研究第72-75页
        4.3.5 小结第75页
    4.4 本章小结第75-76页
第五章 模型转移第76-85页
    5.1 引言第76页
    5.2 数据介绍第76-78页
    5.3 模型转移方法及流程第78-79页
    5.4 建立主机模型第79-81页
        5.4.1 主机数据前处理第79页
        5.4.2 主机数据分组第79-80页
        5.4.3 建模及模型验证第80-81页
    5.5 DS法光谱校正第81-83页
    5.6 验证数据光谱校正及预测第83-84页
    5.7 本章小结第84-85页
结论与展望第85-87页
参考文献第87-96页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第96-97页
致谢第97-98页
附件第98页

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