近红外光谱法与人工神经网络分析Norvasc药片

"该资源是一篇2007年的学术论文，发表在吉林大学学报（理学版），主要探讨了使用人工神经网络(ANN)结合近红外(NIR)光谱法对Norvasc药片进行非破坏性的定量分析，以确定其中有效成分苯磺酸氨氯地平的含量。通过优化ANN模型，实现了与高效液相色谱(HPLC)法相当的测定精度，相对误差小于4.2%。" 本文详细介绍了如何运用人工神经网络技术来解析Norvasc药片的近红外漫反射光谱，从而实现对药片中有效成分苯磺酸氨氯地平的准确无损定量分析。这种方法的优势在于，它能够在不破坏药片完整性的情况下，提供一种快速且精确的分析手段。 人工神经网络(ANN)是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，它能够通过学习和调整权重来适应复杂的数据模式。在本研究中，ANN被用来处理NIR光谱数据，这些数据包含了药物成分的信息。NIR光谱法利用物质分子对近红外光的吸收特性，可以获取样品的分子结构信息。 为了构建最佳的ANN模型，作者们探讨了输入层和隐含层节点数的选择对分析结果的影响。输入层节点通常对应于NIR光谱中的特征波长，而隐含层节点则影响模型的复杂性和拟合能力。通过调整这两个参数，可以找到一个平衡点，使得模型既能捕获数据的复杂性，又避免过拟合。 实验结果显示，使用这种方法，苯磺酸氨氯地平的浓度预测值与HPLC法的测定结果相比，其相对误差(RE)小于4.2%，表明了ANN与NIR光谱法的结合具有高度的准确性和可靠性。这为药物质量控制和药品生产过程监控提供了一种高效的技术手段。 关键词涉及人工神经网络、近红外漫反射光谱、非破坏定量分析以及Norvasc药物，这表明该研究专注于交叉领域，包括化学、光学和药学，旨在发展更先进的分析技术。 这篇论文为非破坏性药物分析提供了一个新的视角，特别是在药片质量控制和药物成分检测方面，有望推动医药行业对近红外光谱和人工神经网络技术的进一步应用。