基于最小二乘支持向量机的色谱指纹图谱预测银杏叶总抗氧化活性

在色谱图基线校正和色谱峰匹配基础上，提出以40个银杏叶提取物HPLC指纹图谱的色谱图轮廓作为输入，相应的提取物总抗氧化活性作为输出，建立最小二乘支持向量机回归模型，并对包含10个样本的测试集进行了预测。最小二乘支持向量机的测试集预测误差均方根（RMSEP）为0．0230，预测结果优于目前普遍使用的误差反向传播神经网络和偏最小二乘回归。与采用色谱峰面积为分析变量的模型预测结果比较表明：采用消除干扰后的色谱图全谱轮廓保留了样本的全部信息，预测结果更好。...

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Published inFēnxī huàxué Vol. 37; no. 3; pp. 383 - 388
Main Author 姚卫峰 胡育筑 牟玲丽 余伯阳
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 南京中医药大学药物分析教研室,南京,210046 2009
中国药科大学分析化学教研室,药物质量与安全预警教育部重点实验室,南京,210009%中国药科大学分析化学教研室,药物质量与安全预警教育部重点实验室,南京,210009%中国药科大学中药复方研究室,现代中药教育部重点实验室,南京,210009
Subjects
中药色谱指纹图谱
基线校正
峰匹配
总抗氧化活性
最小二乘支持向量机
色谱图轮廓
最小二乘支持向量机
中药色谱指纹图谱
基线校正
峰匹配
色谱图轮廓
总抗氧化活性
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ISSN0253-3820
DOI10.3321/j.issn:0253-3820.2009.03.014

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Summary:在色谱图基线校正和色谱峰匹配基础上，提出以40个银杏叶提取物HPLC指纹图谱的色谱图轮廓作为输入，相应的提取物总抗氧化活性作为输出，建立最小二乘支持向量机回归模型，并对包含10个样本的测试集进行了预测。最小二乘支持向量机的测试集预测误差均方根（RMSEP）为0．0230，预测结果优于目前普遍使用的误差反向传播神经网络和偏最小二乘回归。与采用色谱峰面积为分析变量的模型预测结果比较表明：采用消除干扰后的色谱图全谱轮廓保留了样本的全部信息，预测结果更好。
Bibliography:22-1125/O6
O211.67
Chromatographic fingerprints of traditional Chinese medicine, chromatographic profiles, baseline correction, peak alignment, least squares-support vector machines, total antioxidant capacity
TP274
ISSN:0253-3820
DOI:10.3321/j.issn:0253-3820.2009.03.014