最小二乘支持向量机和偏最小二乘法在栀子中间体纯化工艺近红外定量分析中的应用

• 作者: 刘启安 刘茜 吴建雄 吴莎 宋亚玲 李云 毕宇安 王振中 萧伟
• 来源期刊: 中草药
• 学科: 医学
• 关键词: 近红外光谱 偏最小二乘法 最小二乘支持向量机法 粒子群算法 热毒宁注射液
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 药剂与工艺
• 页码范围: 990-997
• 分类号: R284.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.7501/j.issn.0253-2670.2015.07.010

摘要

目的 应用近红外(NIR)光谱技术建立热毒宁注射液栀子中间体纯化工艺关键质控成分的定量分析模型.方法 测定样品中山栀苷、京尼平苷酸、去乙酰车叶草酸甲酯、京尼平龙胆双糖苷、栀子苷、绿原酸和总酸的量,扫描NIR光谱,经过异常点的剔除、最佳光谱预处理方法的选择、最佳建模波段的选择,分别用偏最小二乘法(PLS)和最小二乘支持向量机法(LS-SVM)建立定量校正模型,并用此模型对18个未知样品进行预测.结果 山栀苷、京尼平苷酸、去乙酰车叶草酸甲酯、京尼平龙胆双糖苷、栀子苷、绿原酸和总酸的PLS模型和LS-SVM模型对未知样品的预测相对偏差(RSEP)均小于3％,说明2种方法均产生较好的拟合效果和预测能力.但是山栀苷和总酸的LS-SVM模型预测误差明显小于PLS模型,京尼平苷酸、去乙酰车叶草酸甲酯、京尼平龙胆双糖苷、栀子苷和绿原酸的LS-SVM模型和PLS模型预测误差接近.结论 LS-SVM法较PLS法预测性能更好,建立的模型可以用于热毒宁注射液栀子中间体纯化工艺关键质控成分的快速检测.