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基于粒子群算法的最小二乘支持向量机在红花提取液近红外定量分析中的应用被引量：20: 2012年; 提出一种基于粒子群算法的最小二乘支持向量机(PSO-LS-SVM)方法,用于建立红花提取过程关键质控指标的定量分析模型。近红外光谱数据经波段选择、预处理和主成分分析(降维)后,利用粒子群优化(PSO)算法对最小二乘支持向量机算法中的参数进行优化,然后使用最优参数建立固含量和羟基红花黄色素A(HSYA)浓度的定量校正模型。将校正结果与偏最小二乘法回归(PLSR)和BP神经网络(BP-ANN)比较,并将所建的3个模型用于红花提取过程未知样本的预测。结果表明,BP-ANN校正结果优于PSO-LS-SVM和PLSR,但是对验证集和未知样品集的预测能力较差,而PSO-LS-SVM和PLSR模型的校正、验证结果相近,相关系数均大于0.987,RMSEC和RMSEP值相近且小于0.074,RPD值均大于6.26,RSEP均小于5.70%。对于未知样品集,PSO-LS-SVM模型的RPD值大于8.06,RMSEP和RSEP值分别小于0.07%和5.84%,较BP-ANN和PLSR模型更低。本研究所建立的PSO-LS-SVM模型表现出较好的模型稳定性和预测精度,具有一定的实践意义和应用价值,可推广用于红花提取过程的近红外光谱定量分析。; 金叶杨凯吴永江刘雪松陈勇; 关键词：近红外光谱粒子群优化最小二乘支持向量机

微型近红外仪用于众生丸粉末混合过程的在线监测研究被引量：23: 2011年; 目的:建立一种众生丸粉末混合过程终点的在线判断方法。方法:将微型近红外仪直接安装于混合罐进料口上,通过移动窗标准偏差法(MBSD)在线监测混合过程中混合物的均匀度变化,实时判断混合终点。同时采用取样探针分层抽样,通过液相色谱法分析粉末样品中黄芩苷含量,用于验证MBSD的终点判断结果。结果:近红外在线监测结果与液相测定结果基本一致,当光谱偏差小于0.002时,不同取样点的黄芩苷含量RSD小于5%,达到混合均匀度标准并判断为混合终点。此外,当装载量较小时取样探针分层取样会干扰混合进程。结论:该方法可用于在线监测众生丸粉末的混合均匀度并判断混合终点,有望推广应用于中药生产混合过程的在线质量控制。; 金叶杨凯陈木洲刘雪松陈勇龙超峰吴永江; 关键词：近红外漫反射光谱

蟾皮提取液浓缩过程中吲哚类生物碱等多指标近红外快速检测研究被引量：15: 2012年; 目的采用近红外透射光谱法,进行蟾皮提取液浓缩过程中密度、含水率和吲哚类生物碱的快速检测,实现浓缩过程的状态监测和质量控制。方法采用偏最小二乘回归(PLSR)建立不同光程近红外光谱与各指标实际测定值之间的定量校正模型,并对浓缩过程中的未知样品进行预测来考察模型的适用性。结果所建立的不同光程下密度、含水率和吲哚类生物碱模型的相关系数(r)均达到0.988 9,预测相对偏差(RSEP)小于10%,相对分析误差(RPD)大于3,说明模型具有较好的稳定性和预测精度。此外,2 mm光程下的密度和含水率模型优于5 mm,而对于吲哚类生物碱模型则是5 mm光程略优,可见光程对近红外光谱的影响并不是光程越长或越短越好,需要通过测试及对比分析确定。结论研究结果表明,利用近红外透射光谱分析技术可以实现蟾皮提取液浓缩过程中密度、含水率和吲哚类生物碱浓度这3个关键质控指标的同时快速检测。; 金叶吴永江刘雪松陈勇; 关键词：近红外光谱蟾皮吲哚类生物碱含水率

中药粉末混合过程近红外在线检测研究被引量：24: 2013年; 目的利用微型近红外仪建立基于近红外漫反射光谱法的中药粉末混合过程的快速定量分析模型,实现对中药粉末混合过程的在线检测。方法混合不同配比的赤芍和脱脂酸枣仁粉末,采集其近红外漫反射光谱,选取合适的光谱作为标准光谱,建立标准光谱和粉末真实含量之间的PLS多元校正模型,并将该模型应用于中药粉末混合过程的在线检测。结果对原始光谱进行多重散射校正(MSC)、一阶导数和Savitzky-Golay平滑滤波法预处理后,选择5 900～5 950 cm-1,6 700～6 750cm-1,6 950～7 100 cm-13个波段建立近红外校正模型,模型相关系数达0.999 0,校正集均方差(RMSEC)、预测均方差(RM-SEP)、交叉验证均方差(RMSECV)分别为1.14、1.16、1.26。结论该方法可用于在线检测混合过程中不同种类粉末的含量和混合均匀度,判断混合终点,评价粉末的物理状态是否符合生产标准,真正将过程分析技术(PAT)应用于中药混合过程,并有望实现在线质量控制。; 丁海樱金叶刘雪松吴永江; 关键词：偏最小二乘法在线检测

葡萄籽多酚大孔树脂纯化过程的近红外光谱快速检测被引量：11: 2012年; 采用近红外光谱透射法,对葡萄籽提取液大孔树脂层析过程多酚含量进行快速无损测定。以Folin-Ciocalteus比色法为对照方法,运用偏最小二乘法(PLS)建立定量校正模型,测定大孔树脂洗脱过程葡萄籽多酚浓度变化。该模型相关系数R2达到0.9995,校正集误差均方根(RMSEC)和预测集误差均方根(RM-SEP)分别为0.713和2.67,校正集相对偏差(RSEC)和预测集相对偏差(RSEP)分别为2.39%和8.48%。本方法快速、有效、无损,可用于葡萄籽多酚柱层析纯化过程检测和质量控制。; 栾连军陈娜刘雪松吴永江; 关键词：葡萄籽多酚大孔树脂

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浙江省科技攻关计划(2008C03005)