近赤外分光法によるCentella全グルコシドの定量的決定アシアチコシド含有量に及ぼすキャリブレーションセット選択のためのアルゴリズムの影響【Powered by NICT】

Zhan Xueyan; Zhao Na; Lin Zhaozhou; Wu Zhisheng; Yuan Ruijuan; Qiao Yanjiang

文献

J-GLOBAL ID：201502218335108502 整理番号：15A0879265

近赤外分光法によるCentella全グルコシドの定量的決定アシアチコシド含有量に及ぼすキャリブレーションセット選択のためのアルゴリズムの影響【Powered by NICT】

Effect of Algorithms for Calibration Set Selection on Quantitatively Determining Asiaticoside Content in Centella Total Glucosides by Near Infrared Spectroscopy

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資料名：
巻： 34 号： 12 ページ： 3267-3272 発行年： 2014年
JST資料番号： C2093A ISSN： 1000-0593 CODEN： GYGFED 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：中国 (CHN) 言語：中国語 (ZH)

キャリブレーションセット選択のための適切なアルゴリズムは良好なNIR定量的モデルのための重要な技術の一つであった。キャリブレーションセット選択のための異なるアルゴリズムは,ランダムサンプリング(RS)アルゴリズム,従来の選択(CS)アルゴリズム,Kennard-Stone(KS)アルゴリズムと関節x-y距離(SPXY)アルゴリズム等に基づく標本セットPortioningなど。しかし,上述のアルゴリズムの二つのアルゴリズムの間の系統的な比較を欠いている。centella総グルコシドのアシアチコシド含有量を測定するためのNIR定量的モデルを本論文で確立し,その内の7指標を分類し,選択し,NIR定量的モデルの精度とロバスト性にキャリブレーションセット選択のためのCSアルゴリズム,KSアルゴリズムとSPXYアルゴリズムの影響を調べた。SPXYアルゴリズムによって選択されたキャリブレーションセットを用いたNIR定量的モデルの精度指数はCSアルゴリズムまたはKSアルゴリズムによって選択されたキャリブレーションセットを用いたそれと有意に異なり,一方ロバスト性指標,RMSECVとRMSEP RMSECなどに有意差はなかった。,キャリブレーションセット選択のためのSPXYアルゴリズムはcentella総グルコシドのアシアチコシド含有量を測定するためのNIR定量的モデルの予測精度を向上させることができ,モデルのロバスト性に及ぼす有意な影響を持たず,NIR定量的モデルは伝統的な中国医療の固体系のための確立されたとき,それはキャリブレーションセット選択のための適切なアルゴリズムを決定するための基準を提供した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

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分光分析

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