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目的:基于近红外光谱分析技术建立谷维素片的含量测定方法.方法:采集样品的近红外漫反射光谱,利用OPUS 6.5定量分析软件建立其光谱数据与含量的数学模型,并将通过该模型获得的预测值与紫外-可见分光光度法实际测定值进行比较,以验证该模型的可靠性.结果:根据46批校正集样品的相关数据经内部交叉验证建立的定量分析模型,交叉验证决定系数为92.78%,交叉验证均方根误差为0.364%.用19批验证集样品进行外部验证,预测均方根误差为0.295%,预测值与实际测定值的相关系数达0.948 1;预测值的平均回收率为99.81%.结论:建立的定量分析模型及方法用于谷维素片的含量测定简便、快捷,结果准确.

作者:黄丽丽;朱健萍

来源:中国药房 2016 年 27卷 36期

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作者:
黄丽丽;朱健萍
来源:
中国药房 2016 年 27卷 36期
标签:
近红外漫反射光谱法 谷维素片 定量分析模型 含量 Near infrared diffuse reflectance spectroscopy Oryzanol tablet Quantitative analysis model Content
目的:基于近红外光谱分析技术建立谷维素片的含量测定方法.方法:采集样品的近红外漫反射光谱,利用OPUS 6.5定量分析软件建立其光谱数据与含量的数学模型,并将通过该模型获得的预测值与紫外-可见分光光度法实际测定值进行比较,以验证该模型的可靠性.结果:根据46批校正集样品的相关数据经内部交叉验证建立的定量分析模型,交叉验证决定系数为92.78%,交叉验证均方根误差为0.364%.用19批验证集样品进行外部验证,预测均方根误差为0.295%,预测值与实际测定值的相关系数达0.948 1;预测值的平均回收率为99.81%.结论:建立的定量分析模型及方法用于谷维素片的含量测定简便、快捷,结果准确.