基于两种模式识别技术的盐酸左氧氟沙星注射液近红外光谱定量分析

• 作者: 丛茜 宋岩 张勇 赵冰
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 化学
• 关键词: 近红外光谱 支持向量机 人工神经网络 小波变换 盐酸左氧氟沙星注射液
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 化学
• 页码范围: 1318-1322
• 页数: 5页
• 分类号: O641
• 字数: 2653字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-5489.2009.06.043

摘要

测定同一厂家生产的53个不同批次盐酸左氧氟沙星注射液的近红外光谱. 先利用小波变换技术对光谱变量进行去噪, 并对其有效的压缩, 以提高建模效率, 再分别利用神经网络及支持向量机技术建立盐酸左氧氟沙星注射液样品的定量分析模型, 并讨论了建模过程中相关参数的优化选择. 仿真实验表明, 建立的SVM定量分析模型的相关性要优于BP网, 同时SVM定量分析模型的RMSECV及RME两个指标值也显示其预测效果良好, 泛化能力强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张勇	吉林大学工程仿生教育部重点实验室	79	378	10.0	15.0
5	宋岩	吉林大学超分子结构与材料国家重点实验室	12	53	4.0	7.0
9	丛茜	吉林大学工程仿生教育部重点实验室	74	716	15.0	23.0
10	赵冰	吉林大学超分子结构与材料国家重点实验室	94	959	17.0	27.0