基于两类误差检测理论金银花提取过程的MEMS NIR在线分析建模方法研究(1)

http://www.100md.com 2016年10月1日 《中国中药杂志》2016年第19期

     [摘要] 采用新型微机电近红外(MEMSNIR)光谱技术，在线监测金银花提取过程中绿原酸成分的含量。以高效液相色谱法为参考方法，采用KennardStone 法(KS)划分样本集，运用偏最小二乘(PLS) 法建立其含量与 NIR 光谱之间的多元分析模型。通过组合间隔偏最小二乘法(SiPLS)对建模波段进行筛选，建立PLS模型。运用相对预测偏差(RPD)来评价模型的预测能力，并基于两类误差检测理论计算模型的多变量检测限(MDL)，以 MDL 值进一步科学表达金银花提取过程的在线分析建模方法。结果表明应用MSC预处理方法所建模型最好，其交叉验证均方根误差(RMSECV)、校正均方根误差(RMSEC) 和预测均方根误差(RMSEP) 分别为 1.707，1.487，2.362，校正集决定系数Rcal2为 0.998 5，预测集决定系数Rpre2为0.988 1，且其RPD值为9.468，表明模型具有良好的预测性能。经SiPLS法筛选的多变量检测限MDL(0.042 15 g·L-1)小于未经变量筛选的MDL值，表明经SiPLS筛选有利于提高模型的预测性能。该研究从两类误差检测理论更加准确表达模型的预测能力 ......