换一批基于广义路径追踪算法建立桂枝茯苓胶囊和天舒胶囊中间体水分的近红外光谱通用定量模型
Based on generalized path seeker algorithm to establish near infrared universal quantitative model of moisture content in intermediates of Guizhi Fuling Capsules and Tianshu Capsules
摘要目的 以桂枝茯苓胶囊(Guizhi Fuling Capsules,GFC)和天舒胶囊(Tianshu Capsule,TC)为研究对象,将近红外光谱(near-infrared spectroscopy,NIRS)技术与机器学习算法结合,建立快速检测2种制剂中间体水分的方法.方法 采集GFC总混颗粒和TC总混颗粒的NIRS,考察不同的预处理方法、变量筛选方法及算法对模型的影响,筛选最佳建模条件,并对2种中间体建立1个水分NIRS通用定量模型.结果 对同一中间体建立定量模型时,广义路径追踪(generalized path seeker,GPS)算法均优于偏最小二乘(partial least square,PLS)算法;GPS通用模型与PLS通用模型相比,预测性能更高,验证集相对偏差(relative standard errors of prediction,RSEP)由3.17％降至3.03％,性能偏差比(ratio of performance to deviation,RPD)由4.83升至5.05,可用于水分的预测,且与独立模型的预测性能相差不大.结论 GPS算法结合NIRS技术建立的通用定量模型,可快速、准确地检测2种制剂中间体的水分.
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关键词
桂枝茯苓胶囊天舒胶囊中间体广义路径追踪算法偏最小二乘算法近红外光谱机器学习算法水分通用模型验证集相对偏差性能偏差比Guizhi Fuling CapsulesTianshu Capsulesintermediategeneralized path seekerpartial least squarenear infrared spectrummachine learning algorithmsmoistureuniversal modelrelative standard errors of predictionratio of performance to deviation
分类号
R283.6（中药学）
栏目名称
DOI
10.7501/j.issn.0253-2670.2023.22.020
发布时间
2023-12-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
连云港市重大技术攻关揭榜挂帅项目（CGJBGS2101）
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