药物测定中的非线性问题是一个常见的挑战。为了准确检测药物成分并减少测量误差，需要采用复杂的数学和统计方法。本文将探讨局部加权回归 (LWR) 和人工神经网络 (ANN) 在处理测量非线性中的应用，特别是在轻水堆模型、布洛芬和硬脂酸镁的清洁程序监测、压片颗粒中的API含量测定，以及利福平和异烟肼的同时测定中的应用。

局部加权回归 (LWR) 和偏最小二乘法 (PLS)

LWR的基本原理

局部加权回归 (LWR) 是一种用于处理非线性关系的回归技术。LWR 通过对接近目标样本的数据点赋予更高权重，来创建局部回归模型，从而解决全局线性模型无法准确拟合的问题。LWR 特别适用于样本分布复杂且具有局部变化的情况。

在药物分析中，LWR 可以与偏最小二乘法 (PLS) 结合使用，以提取光谱中最能代表目标分析物的最相关区域。PLS 是一种线性回归技术，通过将自变量和因变量投影到新的空间，减少数据的维度，同时保留最大的信息量。这种结合方法可以有效减少频谱噪声和频谱中不相关的数据，提高分析的准确性。

LWR-PLS在药物分析中的应用

布洛芬和硬脂酸镁的清洁程序监测

在监测清洁程序期间，对布洛芬和硬脂酸镁的分析中，LWR-PLS 方法被广泛应用。在此过程中，通过 LWR 方法对接近分析样品的数据库样品赋予更高权重，创建修改后的校准曲线。同时，PLS 方法用于提取光谱中最能代表目标分析物的区域，从而减少频谱噪声。这种方法提高了分析的精度和可靠性，确保了清洁程序的有效性和药品质量。

压片颗粒中的API含量测定

另一个应用是使用LWR-PLS 处理NIR测量中的非线性，以测定压片颗粒中的API含量。在此过程中，LWR 用于校正非线性问题，而 PLS 用于提取光谱中与API含量相关的区域。通过这种方法，可以准确测定压片颗粒中的API含量，确保药品的质量和一致性。

人工神经网络 (ANN) 在药物分析中的应用

ANN的基本原理

人工神经网络 (ANN) 是一种模拟人脑神经网络结构和功能的计算模型。ANN 由输入层、隐藏层和输出层组成，通过训练过程调整网络中的权重和偏置，以最小化预测误差。ANN 特别适用于处理复杂的非线性关系和高维数据。

ANN在连续流动化学发光 (CL) 分析中的应用

利福平和异烟肼的同时测定

在药物分析中，ANN 被用于处理复杂的非线性问题。一个典型的例子是使用 N-溴琥珀酸 (NBS) 作为试剂和用于数据反卷积的 ANN，通过连续流动化学发光 (CL) 同时测定利福平和异烟肼。

利福平在碱性介质中降解，影响其与 NBS 的反应和产生的 CL 强度，但异烟肼并非如此。两种药物反应动力学的这种变化可以用于同时分析，提供了适当的数据管理。同时，两种化合物相互反应，导致CL非线性。为了同时分析，将两种药物的碱性溶液泵入 CL 系统并与 NBS 合并以发生反应。CL 发射测量超过 300 秒，间隔为 1 秒。

使用 PCA 和 ANN 进行数据处理

在此过程中，PCA 用于选择代表两种成分浓度的主成分 (PC)，并将 PC 信息用作 ANN 模型的输入以提高其性能。对于 ANN 模型，当输入节点为 20 个，迭代次数为 6000 次时，代表 20 个样本，每个样本在 300 秒 (20 x 300) 处测量，隐藏节点为 22，输出为 2 表示两种活性成分。这种方法显著提高了分析的精度和可靠性，能够准确测定利福平和异烟肼的浓度。

其他应用实例

ANN 和 LWR 不仅在上述应用中表现出色，还在其他药物分析领域中显示了其强大的处理非线性问题的能力。例如，使用 ANN 对复杂的光谱数据进行分析，可以提高检测限度和分析速度，同时减少对样品的处理需求。此外，LWR 在处理数据集中局部变化显著的情况下，能够提供更精确的分析结果。

非线性问题是药物分析中的一个重要挑战。通过使用 LWR 和 ANN 等先进的数学和统计方法，可以有效处理非线性问题，提高分析的精度和可靠性。LWR 与 PLS 的结合方法能够有效减少频谱噪声，而 ANN 则能够处理复杂的非线性关系和高维数据。在药物分析领域，这些方法展示了其强大的应用前景，有助于提高药品的质量和安全性。