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本论文研究了近红外光谱技术分别应用于中药材的质量评价、提取物的定量分析和提取过程的快速分析。通过这些研究，试图发展一种适用于中药生产过程各环节的实时快速分析和过程监控的工具。主要内容包括以下几个方面： 1．以丹参药材为例，研究近红外光谱分析技术用于中药材整体质量分析。采集62个丹参药材样品的近红外漫反射光谱，从其中来源于生产基地的19批样品中随机选取10批作为标准样品，以其对应的近红外光谱为标准数据集，建立相似度计算模型，并将其用于计算生产基地其余9批及其它产地43批丹参药材样品的相似度。结果表明，该方法能反映各批次丹参药材与生产基地丹参药材的质量差别，并能将生产基地药材和其它产地的药材区分开来。 2．以黄连浸膏粉为例，采用近红外漫反射光谱法定量分析中药提取物中有效成分含量。以HPLC分析结果作对照值，采用偏最小二乘回归算法建立定量校正模型。小檗碱、巴马亭、药根碱和总生物碱的预测均方差(RMSEP)分别为0.184、0.109、0.054和0.325，加样回收率分别为97.67-99.59％，96.63-100.70％，95.15-101.15％和97.41-99.89％，重现性实验相对标准偏差(RSD)分别为0.32％、0.63％、1.76％和0.33％。 3．以三七药材的渗漉提取过程为对象，采用光纤近红外透射光谱分析技术对提取过程进行实时分析。采用人参皂苷Rg1、Rb1、Rd的HPLC测定结果及三七总皂苷(PNS)的比色法测定结果作对照值，建立了近红外光谱与对照值之间的校正模型。比较了径向基函数神经网络(RBFNN)和偏最小二乘回归(PLSR)两种建模方法，其中RBFNN校正模型对Rg1、Rb1、Rd和PNS4种组分的交叉验证均方差(RMSECV)分别为1.120、1.230、0.267、4.749，预测均方差(RMSEP)分别为0.677、0.969、0.155、8.065。 另外，在近红外光谱分析中，模型的传递也是一项关键技术，它关系到数据库的共享和分析方法的行业推广能力。本论文以一种化学组成相对简单的头孢他啶注射剂为对象，初步考察了校正模型在两台同型号仪器间的转移效果及模型修正方法。