降糖类药物的拉曼光谱-小模型判别方法研究

采用了4种分析方法对降糖类药物拉曼光谱进行了快速、无损判别。采集了6种降糖类药品共106个样本的拉曼光谱,经基线校正、平滑、一阶导数和矢量归一化等预处理后,以主成分分析法(PCA)降维。将降维所得的前10个主成分作为新变量,分别用Fisher多类线性判别法、Bayes多类逐步判别法、K-最近邻法和径向基神经网络法等4种方法进行判别。判别结果表明,本文所采用的4种方法均能对降糖类药物进行较好的快速、无损判别,其中PCA结合Bayes多类逐步判别法是一种最优选方法,从而为药品快速检测提供了一种简单有效的检测手段。