文献类型：期刊文章

作　　者：倪鸿飞[1] 斯乐婷[1] 黄家鹏[2] 昝琼[3] 陈勇[1] 栾连军[1] 吴永江[1] 刘雪松[1]

NI Hong-fei;SI Le-ting;HUANG Jia-peng;ZAN Qiong;CHEN Yong;LUAN Lian-jun;WU Yong-jiang;LIU Xue-song(College of Pharmaceutical Sciences,Zhejiang University,Hangzhou 310058,China;Suzhou Zeda Xingbang Pharmaceutical Technology Co.,Ltd.,Suzhou 215163,China;Tiansheng Pharmaceutical Group Co.,Ltd.,Chongqing 408300,China)

机构地区：[1]浙江大学药学院,浙江杭州310058 [2]苏州泽达兴邦医药科技有限公司,江苏苏州215163 [3]天圣制药集团股份有限公司,重庆408300

出　　处：《中国中药杂志》

基　　金：国家“重大新药创制”科技重大专项(2018ZX09201-010)。

年　　份：2021

卷　　号：46

期　　号：1

起止页码：110-117

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAB、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、EMBASE、IC、JST、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：近红外光谱技术(near infrared spectroscopy,NIRS)结合波段筛选方法及建模算法可以实现中药生产过程分析的快速、无损检测。该文针对银参通络胶囊关键工艺银杏叶大孔树脂纯化过程,实现对洗脱液中槲皮素、山柰酚和异鼠李素3种成分含量的快速测定。通过马氏距离算法剔除异常光谱,联合X-Y距离样本集划分(sample set partitioning based on joint X-Y distances,SPXY)方法划分数据集,基于协同区间偏最小二乘法(synergy interval partial least squares,siPLS)筛选的关键信息波段,在此基础上实施竞争自适应加权重采样方法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)和蒙特卡洛无信息变量消除法(Monte Carlo uninformation variable elimination,MC-UVE)筛选波长以得到更少但更关键的变量数据,将其作为输入变量建立遗传算法优化的极限学习机(genetic algorithm joint extreme learning machine,GA-ELM)定量分析模型,并将模型性能与偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)方法建立的模型进行比较,结果表明siPLS-CARS-GA-ELM算法联用可实现以最少变量数达到最优的模型性能。槲皮素、山柰酚、异鼠李素的校正集相关系数Rc和验证集相关系数Rp均达到0.98以上,校正集误差均方根(root mean square error of calibration,RMSEC)、验证集误差均方根(root mean square error of prediction,RMSEP)和验证集相对偏差(relative standard errors of prediction,RSEP)分别为0.0300,0.0292,8.88%;0.0414,0.0348,8.46%;0.0293,0.0271,10.10%,相较于传统PLSR方法,所建立GA-ELM模型性能有较大提升,证明NIRS结合GA-ELM方法实现中药有效成分快速测定具有很大潜力。

关 键 词：银参通络胶囊  近红外光谱技术 遗传算法优化的极限学习机  协同区间偏最小二乘法  竞争自适应加权重采样方法  

分 类 号：R284.1[中药学类]