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 mean square error of correction,RRMSEC)由7.43％降低至4.94％,相对预测均方根偏差(relative root mean square error of prediction,RRMSEP)由7.84％降低至7.66％.结论 NIRS技术结合CART算法预测天舒片崩解时间是可行的,为天舒片崩解时间快速无损检测提供了一种新方法.
作者：刘秋安；徐芳芳；张欣；姜欣汝；徐冰；吴云；肖伟；王振中
来源：中草药 2021 年 52卷 16期
