摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-11页 |
第一章 前言 | 第11-20页 |
·近红外光谱的原理简介 | 第11-12页 |
·近红外光谱仪器发展的简介 | 第12页 |
·化学计量学方法的发展 | 第12-13页 |
·建立定量分析模型的基本步骤 | 第13-17页 |
·近红外光谱分析技术在药物分析中的应用与发展 | 第17-18页 |
·本实验的目的及意义 | 第18-19页 |
·本实验研究的主要内容 | 第19-20页 |
第二章 近红外漫反射光谱结合PLS-ANN算法对盐酸托莫西汀含量的测定 | 第20-34页 |
·前言 | 第20-21页 |
·材料与方法 | 第21页 |
·实验材料 | 第21页 |
·试验仪器 | 第21页 |
·样品制备 | 第21页 |
·近红外漫反射光谱的测定 | 第21-24页 |
·样品的原始光谱测定及分析 | 第21-23页 |
·样品的一级和二级导数光谱处理 | 第23-24页 |
·校正集和预测集 | 第24-26页 |
·校正集和预测集个数的选取 | 第24-25页 |
·样品的浓度含量 | 第25页 |
·样品在第一、二主成分得分分布图 | 第25-26页 |
·样品的近红外光谱范围及光谱预处理方法的选择 | 第26-27页 |
·最佳主因子数的选择 | 第27-28页 |
·盐酸托莫西汀PLS模型的建立 | 第28-30页 |
·盐酸托莫西汀PLS-ANN模型的建立 | 第30-32页 |
·盐酸托莫西汀PLS-ANN模型的训练 | 第30-31页 |
·盐酸托莫西汀PLS-ANN模型的预测 | 第31-32页 |
·模型的测试与比较 | 第32-33页 |
·小结与讨论 | 第33-34页 |
第三章 近红外漫反射光谱结合PLS-ANN算法对福多斯坦含量的测定 | 第34-47页 |
·前言 | 第34页 |
·材料与方法 | 第34-35页 |
·实验材料 | 第35页 |
·样品制备 | 第35页 |
·近红外漫反射光谱的测定 | 第35-38页 |
·样品的原始光谱测定及分析 | 第35-36页 |
·样品一级和二级导数光谱处理 | 第36-38页 |
·校正集和预测集 | 第38-39页 |
·校正集和预测集个数的选取 | 第38页 |
·样品的浓度含量 | 第38页 |
·样品在第一、二主成分得分分布图 | 第38-39页 |
·样品的近红外光谱范围及光谱预处理方法的选择 | 第39-40页 |
·最佳主因子数的选择 | 第40-41页 |
·PLS校正分析模型的建立 | 第41-43页 |
·PLS-ANN模型的建立 | 第43-44页 |
·福多斯坦PLS-ANN模型的训练 | 第43-44页 |
·福多斯坦PLS-ANN模型的预测 | 第44页 |
·模型的测试与比较 | 第44-45页 |
·小结与讨论 | 第45-47页 |
第四章 近红外漫反射光谱结合PLS-ANN算法对复方阿司匹林双嘧达莫有效成分的测定 | 第47-64页 |
·前言 | 第47-48页 |
·材料与方法 | 第48页 |
·实验材料 | 第48页 |
·样品制备 | 第48页 |
·近红外漫反射光谱的测定 | 第48-51页 |
·样品的原始光谱测定及分析 | 第48-50页 |
·样品的一级和二级导数光谱处理 | 第50-51页 |
·校正集和预测集 | 第51-53页 |
·校正集和预测集个数的选取 | 第51页 |
·样品的浓度含量 | 第51-52页 |
·样品在第一、二主成分得分分布图 | 第52-53页 |
·样品的近红外光谱范围及光谱预处理方法的选择 | 第53页 |
·最佳主因子数的选择 | 第53-54页 |
·PLS校正分析模型的建立 | 第54-58页 |
·双嘧达莫的PLS模型的建立 | 第55-56页 |
·阿司匹林的PLS模型的建立 | 第56-58页 |
·PLS-ANN模型的建立 | 第58-61页 |
·双嘧达莫PLS-ANN模型的训练与预测 | 第58-59页 |
·阿司匹林PLS-ANN模型的训练与预测 | 第59-61页 |
·模型的测试与比较 | 第61-62页 |
·小结与讨论 | 第62-64页 |
第五章 结论 | 第64-68页 |
·结论 | 第64-66页 |
·试验的不足与建议 | 第66-68页 |
附表 | 第68-70页 |
参考文献 | 第70-75页 |
致谢 | 第75-76页 |
个人简历 | 第76页 |