基于近红外光谱技术和分类与回归树算法建立天舒片崩解时间预测模型

来源 :中草药 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jessicazrz

【摘要】

：

目的基于近红外光谱(near infrared spectrum,NIRS)技术,建立一种快速预测天舒片崩解时间的方法。方法采集39个批次共468个样品的NIRS,对比分类和回归树(classification and regression trees,CART)算法与偏最小二乘(partial least-square,PLS)算法2种模型的预测效果,建立天舒片崩解时间预测模型。结果经基线校正处理后建立的CART模型性能最优。与PLS模型相比该模型将相对校正均方根偏差(relative root mea

【作者】

：

刘秋安徐芳芳张欣姜欣汝徐冰吴云肖伟王振中

【机构】

：

南京中医药大学,江苏康缘药业股份有限公司,中药制药过程新技术国家重点实验室,北京中医药大学

【出处】

：

中草药

【发表日期】

：

2021年16期

【关键词】

：

近红外光谱技术分类和回归树算法崩解时间天舒片偏最小二乘算法相对校正均方根偏差相对预测均方根偏差

【基金项目】

：

国家“重大新药创制”科技重大专项:基于功效成分群的中药口服固体制剂先进制药与信息化技术融合示范应用(2018ZX09201010-004)。

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