目前,我國中藥生產(chǎn)正處于從傳統(tǒng)的經(jīng)驗開發(fā)到中藥工業(yè)數(shù)字化、智能化建設的轉(zhuǎn)型升級階段。中藥生產(chǎn)過程存在原藥材質(zhì)量波動大、生產(chǎn)模式比較粗獷、檢驗滯后于生產(chǎn)等問題,缺乏有效的質(zhì)量控制方法和在線檢測手段,無法科學有效地保證中藥產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定均一性,嚴重阻礙了中藥走向國際化、現(xiàn)代化舞臺的進程。近紅外光譜技術（NIRS）作為一種高新分析技術,具有分析速度快、測量重復性好、分析成本低、不破壞樣本、樣本無需預處理、方便實施在線分析等特點,可以真正實現(xiàn)對生產(chǎn)過程的實時監(jiān)測,增強對關鍵工藝的理解,確保制藥全程平穩(wěn)受控,從而生產(chǎn)出質(zhì)量一致的產(chǎn)品。針對目前中藥質(zhì)量控制水平較為有限的狀況,本文將NIRS引入到中藥制藥領域,全面探討了 NIRS結合化學計量學方法以及統(tǒng)計過程控制技術（SPC）在中藥生產(chǎn)過程質(zhì)量控制中的應用,發(fā)展了一種適用于中藥生產(chǎn)過程各環(huán)節(jié)的實時分析和過程監(jiān)控的工具。本文的主要研究內(nèi)容包括:1.以白芍近紅外（NIR）定量分析方法為研究對象,對其可靠性予以嚴格驗證。借鑒國際協(xié)調(diào)會議和美國食品藥品管理局認可的分析方法評價體系,對中藥復雜體系NIRS進行方法學驗證,包括專屬性、線性、準確性、重復性、中間... 

【文章來源】：浙江大學浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

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【學位級別】：博士

【圖文】：

圖１．１?ＮＩＲ光譜范圍??Ｆｉｇ．?１．１?ＮＩＲ?ｓｐｅｃｔｒａｌ?ｒａｎｇｅ??

?＼?Ｏ－Ｈ?２ｎｄ?ｏｖｍｏｉｖｃ??ＨＬ?ｇ〇〇?Ｃ－Ｈ?３ｒｄ?ｏｖｅｒｔｏｍｔ??圖１．１?ＮＩＲ光譜范圍??Ｆｉｇ．?１．１?ＮＩＲ?ｓｐｅｃｔｒａｌ?ｒａｎｇｅ??ＮＩＲ光譜分析技術由硬件、軟件和模型三個因素組成。硬件是指光譜儀器，??用于測定樣品光譜譜圖；軟件用于光譜實時采集和化學計量學分析；校正模型用??于關聯(lián)光譜和目標化合物，在ＮＩＲ光譜分析中處于核心地位Ｉ１５１。ＮＩＲ光譜儀－??般由光學系統(tǒng)、機械系統(tǒng)、電子系統(tǒng)和計算機系統(tǒng)等部分組成，其中，光學系統(tǒng)??處于核心地位，主要包含光源、測樣附件、分光器和檢測器等部分。根據(jù)分光器??不同，ＮＩＲ光譜儀可分為濾光片型、光柵掃描型、發(fā)光二極管型、聲光可調(diào)濾光??器型和傅里葉變換型等類型。樣品的形狀、物態(tài)各式各樣，需要采用不同的測量??方式采集光譜，具體可分為透射式、漫反射式、漫透射３種（圖１．２）。透射式的??測量附件包含比色皿、流通池和透射探頭

網(wǎng)絡中最具代表性的一種網(wǎng)絡模型。ＢＰＮＮ的主要特點是信號前向傳遞，??傳播｜８Ｇ］，其具有良好的非線性映射逼近能力和預測能力，而且易于實??，ＢＰＮＮ近年來在ＮＩＲ光譜模式識別中得到相當廣泛的應用。??個有監(jiān)督式的學習算法中，輸入變量和相應的目標變量用來持續(xù)訓練一??直到其達到結束條件，如最大迭代次數(shù)及最小誤差［８１］？■圖丨．３顯示了??拓撲結構。ＢＰＮＮ?—般包含３個不同層，分別是輸入層、隱含層和輸出??層次包含一個或多個神經(jīng)元（節(jié)點），神經(jīng)元是對生物神經(jīng)元的簡化和??特性在某種程度上決定了神經(jīng)網(wǎng)絡的總體特性。同層中的神經(jīng)元具有相??性轉(zhuǎn)換函數(shù)，不同層的神經(jīng)元可能具有相同或不同的非線性轉(zhuǎn)換函數(shù)。??入層輸入，經(jīng)標準化處理，并施以權重傳輸?shù)诫[含層，隱含層經(jīng)權值閾??，傳輸?shù)捷敵鰧�，輸出層給出神經(jīng)網(wǎng)絡的預測值，并與期望值進行比較，??差，則從輸出層反向傳播誤差，進行權值閾值的調(diào)整，使網(wǎng)絡輸出逐漸??出一致。??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]近紅外光譜法測定不同產(chǎn)地獨活中蛇床子素和二氫歐山芹醇當歸酸酯含量[J]. 戰(zhàn)皓,方婧,楊濱,付梅紅,柳夢婷,李化,王祝舉,唐力英,吳宏偉,楊嵐,張東.  光譜學與光譜分析. 2017(04)
[2]近紅外光譜法同時快速鑒別3種麻黃藥材品種[J]. 羅陽,曹麗亞,鐘瀟驍,范琦.  藥物分析雜志. 2017(02)
[3]近紅外光譜應用于中藥質(zhì)量控制及生產(chǎn)過程監(jiān)控的研究進展[J]. 李文龍,瞿海斌.  浙江大學學報(醫(yī)學版). 2017(01)
[4]丁香揮發(fā)油理化性質(zhì)、提取工藝參數(shù)與其芳香水穩(wěn)定性的相關性研究[J]. 張小飛,萬娜,王學成,馮玲玲,曾麗華,伍振峰,楊明,曹遠東,羅云.  中草藥. 2016(22)
[5]引進近紅外技術用于中藥材品質(zhì)的快速評價[J]. 白鋼,丁國鈺,侯媛媛,姜民,高潔.  中國中藥雜志. 2016(19)
[6]藥品近紅外光譜通用性定量模型評價參數(shù)的選擇[J]. 馮艷春,張琪,胡昌勤.  光譜學與光譜分析. 2016(08)
[7]近紅外光譜分析技術在藥物質(zhì)量分析中的應用進展[J]. 李真,周立紅,葉正良,楊功俊.  藥物評價研究. 2016(04)
[8]應用統(tǒng)計過程控制技術研究建立青蒿金銀花醇沉過程中實時放行標準[J]. 王永香,李淼,米慧娟,鄭偉然,吳云,畢宇安,王振中,蕭偉.  中草藥. 2016(09)
[9]藥物粉末混合過程在線監(jiān)控技術研究進展[J]. 薛忠,徐冰,張志強,史新元,付靜,杜新剛,喬延江.  中國藥學雜志. 2016(02)
[10]近紅外光譜技術結合粒子群最小二乘支持向量機算法在山茱萸藥材質(zhì)量控制中的應用研究[J]. 劉雪松,孫芬芳,金葉,吳永江,谷陟欣,朱麗,顏冬蘭.  藥學學報. 2015(12)

博士論文
[1]丹參注射劑生產(chǎn)全程質(zhì)量控制技術研究[D]. 黃紅霞.浙江大學 2013
[2]基于過程分析技術和化學計量學的中藥生產(chǎn)過程質(zhì)量控制方法研究[D]. 金葉.浙江大學 2013
[3]基于支持向量機的時間序列組合預測模型[D]. 向昌盛.湖南農(nóng)業(yè)大學 2011

碩士論文
[1]銀杏葉提取和層析過程在線質(zhì)量控制方法研究[D]. 陳厚柳.浙江大學 2015
[2]中藥提取過程在線NIR分析平臺的開發(fā)與適用性研究[D]. 隋丞琳.北京中醫(yī)藥大學 2013
[3]近紅外光譜技術在熊膽粉制藥過程質(zhì)量控制中的應用[D]. 程志偉.浙江大學 2013
[4]近紅外光譜技術在中藥生產(chǎn)過程質(zhì)量分析中的應用研究[D]. 劉全.浙江大學 2004



本文編號：2988729