表2 不同光谱预处理方法建立的校正模型的RMSECV

    Table 2 The RMSECV of the models built with different spectral preprocessing methodsg·L^-1

    最终确定的5个成分校正模型及其各项性能参数见表3，各成分含量都能被较好地预测(R²_val>0.88)。交叉验证时，校正模型对5个成分含量的预测值与HPLC测定值之间的关系见图1，对于各个成分，两者都较为接近。以DSS为例，在1个提取批次中该成分含量与提取时间的关系见图2，建立的紫外分析方法能准确地反映成分含量的变化趋势。因此，该方法可用于工业生产中提取过程样品的快速分析，及时了解生产过程的状况。

    表3 丹红提取液中5个成分校正模型的各项性能参数

    Table 3 The parameters of the calibration models for the five components

    图1 丹红提取液中5个成分含量的预测值与HPLC测定值

    Fig.1 The predicted values and the HPLC values of the concentrations of the five components in Danhong extraction

    3 结论

    在中药生产过程中应用过程分析技术 ......