黑加仑色素的分离及组成初步鉴定

利用纸层析对黑加仑色素进行分离，并进行分析鉴定，初步推测黑加仑色素４个组分分别为矢车菊素－３－芸香糖苷（Ｃｙ－３－ｒｕｔ）、飞燕草素－３－芸香糖苷（Ｄｐ－３－ｒｕｔ）、矢车菊素－３－葡萄糖苷（Ｃｙ－３－ｇｌｕ）、飞燕草素－３－葡萄糖苷（Ｄｐ－３－ｇｌｕ）．     

人工神经网络-近红外光谱法非破坏监控蛇床子SFE-CO2萃取物的质量

将人工神经网络与近红外漫反射光谱相结合, 对蛇床子超临界CO₂萃取物中的蛇床子素和欧前胡素同时进行快速、 非破坏的定量分析. 分别利用 萃取物的原始光谱和两种预处理光谱（一阶导数和标准归一化）建立了网络的数学校正模型, 并把所得结果进行了比较, 确定用一阶导数光谱所建立的模型为最佳网络模型.     

PLS—近红外漫反射光谱法分析片剂药品补热息痛

研究了应用偏最小二乘法(PLS)同近红外漫反射光谱法结合,对扑热息痛片剂药品进行非破坏定量分析,建立了最佳的数学校正模型。讨论了主成分数对PLS定量预测能力的影响,预测了未知样品,预测结果是准确的。     

粉末药品磺胺甲基异噁唑的非破坏定量分析

以磺胺甲基异唑粉末药品的近红外漫反射光谱数据建立人工神经网络模型 ,预测未知样品 ,进行粉末药品的非破坏定量分析 ,并对影响网络的各参数进行讨论 .     

MW-PLS法对雷尼替丁粉末药品的定量分析

结合可移动窗口偏最小二乘法（MW PLS）, 利用近红外漫反射光谱建立雷尼替丁粉末药品质量分数无损快速检测方法. 对模型进行优化时选择一阶导数、 二阶导数、 卷积平滑和快速Fourier变换预处理方法, 并优化隐变量数等模型参数. 以逼近度Da作为建模参数的优化评价标准, 最终得到测定雷尼替丁粉末药品的最佳模
型. 用该模型进行预测, 其校正集和验证集的预测值和真实值间的相关系数（Rc）分别为0.984 5和0.977 5, 校正集的均方根误差（RMSEC）为0.003 1, 验证集均方根误差（RMSEP）为0.003 3. 与高效液相色谱(HPLC)测定结果比较, 其相对误差≤2.422%.     

对童氏“7.5B”计算及乙型水驱法的改进

研究了童宪章院士“7.5B”的准确性和适应性,指出了“7.5B”方法只适用于多个油田的统计计算,而不完全适应于单一油藏。从理论上推导了“7.5B’’的数学表达式,给出了一条准确计算该值的有效途径。对童氏水油比与采出程度关系乙型水驱法及采出程度与含水关系图版作了改进。     

人工神经网络-近红外光谱法定量分析Cofrel粉末药品

用人工神经网络(ANN)解析Cofrel药品的近红外(NIR)漫反射光谱， 实现了对其有效成分磷酸苯丙哌啉的精确快速定量测定. 设计了最好的ANN模型. 分别讨论了输入层和隐含层节点数对测定结果的影响. 用HPLC法的测定结果作为标准， 磷酸苯丙哌啉浓度预 测值的相对误差RE (%)＜4.0%， 可以应用于Cofrel药品实际生产中的质量控制.     

空气-乙炔火焰原子吸收光谱法测定工业硅中的杂质铝

采用空气-乙炔火焰和四丁基氯化铵(TBAC)作增敏剂进行了铝的测定,考察了各种含氨化合物的增敏作用及各种酸对它的影响,通过标准加入法消除了基体共存元素的干扰。建立的方法可满意地进行工业硅中x‰～x％铝的测定。     

原子高激发态的激光增强电离光谱(LEIS)

研究了可谐染料激光激励火焰中的Rb,K原子从基态跃迁到高激发态下的激光增强电离光谱(LEIS),检测到Rb原子从基态5s~2S_(1/2)跃迁到高激发态np~2P_(1/2,3/2)~0(n=13～20),K原子从基态4s~2S_(1/2)跃迁到高激发态np~2P_(1/2,3/2)~0(n=19～24)的LEI信号及Rb,K原子的光谱特征。     

PLS-近红外漫反射光谱法非破坏分析安乃近

比较了偏最小二乘（PLS）法在常规和一阶导数近红外漫反射光谱法分析安乃近的定量预测能力；讨论了校正集样品数和波长间隔对PLS预测的影响．在常规光谱法中，校正样品和预测样品的预测结果的相对标准误差分别为0．9891％和1.4630％．而在一阶导数光谱法中，校正样品和预测样品的预测结果的相对标准误差分别为0.1102％和1.0429％．