红外模型结合化学计量学对环境样本的检测

发布时间：2020-12-11 04:00

　　随着现代分析测试仪器的发展,人们可以在短时间内获得大量的数据,但如何有效地对这些数据进行解析变得较为困难。化学计量学方法能够揭示隐含于化学量测数据中的化学信息或规律,是化学工作者分析多维数据的重要工具。目前,化学计量学方法在环境化学、医药化学、食品化学等领域都有着广泛的应用。本论文综述了常用的化学计量学方法,包括支持向量机、人工神经网络、K最邻近法、簇类的独立软模式法、Fisher线性判别法、聚类分析、主成分分析法和偏最小二乘法等方法。介绍了光谱数据常用的预处理方法,包括基线校正、平滑、均值中心化、标准化、导数、小波变换、多元散射校正等方法。运用化学计量学方法对复方氨酚烷胺类药物和掺伪油进行定性定量分析,具体研究内容及结果如下:(1)将紫外分光光度法结合化学计量学方法对复方氨酚烷胺类药物的紫外图谱进行了分析。应用非相关线性判别分析方法对3个厂家的复方氨酚烷胺类药物进行了分类,分类效果良好。运用偏最小二乘法,预测了6个不同批次复方氨酚烷胺类药物中对乙酰氨基酚和马来酸氯苯那敏两种组分的含量。其中,对乙酰氨基酚含量的平均回收率为93.0%～100.7%,马来酸氯苯那敏含量的平均回收率为93.... 

【文章来源】：华北电力大学河北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：46 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-1两组分标准溶液的紫外吸收光谱

图 2-1 两组分标准溶液的紫外吸收光谱批号、不同浓度的同种药物时，得到的紫外光谱都是康的紫外图谱如图 2-2 所示。从图 2-2 可以看出基本相同，吸光度值相近。这是由于三种药物所。因此，无法直接从谱图上找出特定的吸收峰加预处理，提取出特征信息，然后利用化学计量学方同厂家的药物。

图 2-3 ULDA 的分类结果 2-3 的非相关判别矢量(UDV)可以清楚地观察到，ULDA 算法使得离最小化，同时类间距离最大化，从而有效地找到了最佳分类特征、999 速复康有很好的区分效果，几乎具有 100％的灵敏度和 10因此，ULDA 可以作为区分不同厂家药物的一种有效的方法。采用偏最小二乘法(PLS)计算不同批号药物的对乙酰氨基酚和马来含量。随机选取每个批号的 5 个试样浓度用于建模，预测剩余 5 个预测结果如表 2-1 所示。从表 2-1 可以看出，采用 PLS 计算不同批酚和马来酸氯苯那敏的含量，得到了较好的回收率，回收率范围分00.7%、93.54%~98.92%。预测结果表明了 PLS 用于药物成分检测率高。所以，紫外光谱分析结合 PLS 为控制药物质量提供了一种段。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：2909871