人工神经网络紫外分光光度法同时测定去痛片组分含量

    陈振宁

    (哈尔滨工业大学应用化学系 ,哈尔滨 150001)

    摘 要 用BP人工神经网络处理复方制剂去痛片的紫外吸收光谱数据 ,达到了对其各组分含量进行同

    时测定的目的。通过对网络结构和参数的优化 ,提高了预报的准确度。

    关键词 人工神经网络 ,紫外分光光度法 ,去痛片

    2000212215收稿;2001204225接受

    1 引 言

    复方制剂中多组分不经分离的直接紫外光度法同时测定 ,在其质量控制中有很大的实用价值。在

    这方面进行过多种尝试 ,并取得了长足的进展〔 1～3〕。人工神经网络法以其具有高度的容错能力、可以逼

    近任意非线性映射等特点 ,被广泛应用于多组分同时测定、化合物构效关系等方面〔 4 ,5〕。去痛片是含有

    氨基比林、非那西丁、咖啡因和苯巴比妥及辅料的复方制剂 ,各组分的含量相差较大 ,且吸收曲线重叠严

    重。现行测定方法是采用多次萃取后再用化学法分别测定 ,操作麻烦且耗时。作者用BP算法对去痛

    片中4组分进行紫外吸收光谱法同时测定 ,并对影响预报准确性的因素进行考察。

    2 实验部分

    2. 1 仪器与试剂

    UV2265型分光光度计(日本岛津公司) ;PC2586计算机;移液管、量瓶均经标定。

    硼砂、 95 %乙醇均为分析纯;氨基比林、非那西丁、咖啡因和苯巴比妥 ,纯度均不低于 99 %;辅料为

    淀粉和硬脂酸镁。去痛片处方:1000片含氨基比林150 g ,非那西丁150 g ,咖啡因50 g ,苯巴比妥15 g ;其

    余为辅料135 g。

    2. 2 标准溶液和缓冲溶液的配制

    称取淀粉和硬脂酸镁(配比10∶ 1) ,混匀为辅料。精密称取处方量的氨基比林、非那西丁、咖啡因和

    苯巴比妥 ,分别置500 mL 量瓶中 ,加20 mL 乙醇溶解 ,加辅料、蒸馏水定容并摇匀 ,过滤 ,取续滤液为标

    准溶液。缓冲溶液:称取硼砂3. 8 g ,蒸馏水溶解至1000 mL (pH = 9. 3) 。

    2. 3 实验方法

    分别精密量取各组分标准溶液适量置100 mL 量瓶中 ,加缓冲溶液至刻度并摇匀 ,为标准样品(即样

    本) ;测量灵敏波长下的吸光度。取去痛片20片 ,研细 ,精密称定细粉适量(相当于氨基比林120 mg) ,置

    500 mL 量瓶中 ,加乙醇20 mL ,缓冲溶液400 mL ,超声溶解 30 min ,加缓冲溶液至刻度并摇匀 ,取续滤液

    为样品溶液。测量200～300 nm波长范围内的吸光度 ,吸收曲线见图1。

    3 结果与讨论

    将70个样本分为两组:训练集样本 55 个 ,用于训练网络;测试集样本 15 个 ,用于检验网络收敛情

    况。

    3. 1 网络参数的选择

    3. 1. 1 节点及节点数的选择 输入节点对网络预报性能影响较大 ,应尽量选择那些对组分浓度变化较

    灵敏的波长下的吸光度数据。此外 ,输入节点的数目太少 ,网络获取的信息量不足 , 影响预报的准确

    度;而输入节点的数目过多 ,则工作量太大。吸光度数据经归一化处理: x = ( A - Amin ) ( Amax - Amin ) -

    第29卷

    2001年11月 分析化学 (FENXI HUAXUE) 研究简报

    Chinese Journal of Analytical Chemistry

    第11期

    1322～1324 图1 吸收曲线

    Fig. 1 Absorption spectra

    1.去痛片(anodyne tablet) ; 2. 非那西丁(phenacetin) ;3. 氨

    基比林(aminopyrine) ;4. 苯巴比妥(phenobarbital) ;5. 咖啡

    因(caffeine) 。

    0. 5 , x ∈( - 0. 5 ,0. 5) ;式中 x 为输入变量 , A 为吸光

    度。经试验 ,输入节点数为 6 ,隐层节点为 4 时 ,误差较

    小。另外 ,用于训练网络的样本数不宜太少 ,否则影响

    预报结果的准确性。

    3. 1. 2 学习速率α和动量因子β 选取合适的学习速

    率α、动量因子β可以加速网络收敛而又不引起振荡 ......