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基于多变量检测限的模型变量筛选方法研究

Optimization of Near Infrared Variable Selection Method Based on Multivariate Detection Limit

二维码有效期 120s

摘要目的：优选清开灵注射液中黄芩苷含量的偏最小二乘模型的变量筛选方法。方法：以近红外透射模式，采集清开灵注射液近红外光谱，分别采用间隔偏最最小二乘算法（iPLS）、向后间隔偏最小二乘算法（BiPLS）、移动窗口间隔偏最小二乘算法（mwPLS）对光谱进行变量筛选，建立清开灵中黄芩苷定量模型，与全谱PLS模型进行比较，优选出最佳变量筛选方法；计算不同变量筛选方法下的多变量检测限（MDL），以MDL值优选出最佳变量筛选方法，验证经典化学指示参数得出的结果。结果：经不同变量筛选方法处理后所建PLS定量模型的预测性能不同，其中iPLS算法所建模型预测能力最好，预测集决定系数（Rpre2）和校正均方根误差（SEP）分别为0.9965和602.3μg·mL-1；iPLS变量筛选所得MDL值最低（1.19 mg·mL-1）， MDL值计算结果与经典化学指示参数结果一致。结论：本文以MDL值作为最佳变量筛选方法评价指标，多变量检测限同时考虑了待测成分校正集样本相应误差，测试集样本相应误差以及未知样品的杠杆率，作为一个综合量化指标，能够用于中药分析体系变量筛选方法的优选。