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近红外光谱技术结合多种机器学习算法的热毒宁注射液批次潜在风险预测模型

贾文玉 童枫 刘恒旭 金淑芹 张永超 章晨峰 王振中 张欣 肖伟

中国中药杂志2025，Vol.50Issue(2)：P.430-438,9.
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中国中药杂志2025，Vol.50Issue(2)：P.430-438,9.DOI:10.19540/j.cnki.cjcmm.20240822.302

近红外光谱技术结合多种机器学习算法的热毒宁注射液批次潜在风险预测模型

贾文玉 1童枫 2刘恒旭 2金淑芹 3张永超 2章晨峰 2王振中 2张欣 2肖伟2

作者信息

  • 1. 南京中医药大学康缘中药学院,中药制药过程控制与智能制造技术全国重点实验室,江苏南京210023
  • 2. 南京中医药大学康缘中药学院,中药制药过程控制与智能制造技术全国重点实验室,江苏南京210023 江苏康缘药业股份有限公司,江苏连云港222001
  • 3. 江苏康缘药业股份有限公司,江苏连云港222001
  • 折叠

摘要

关键词

热毒宁注射液/近红外光谱/机器学习算法/临床用药潜在风险/数据均衡/贝叶斯优化

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

贾文玉,童枫,刘恒旭,金淑芹,张永超,章晨峰,王振中,张欣,肖伟..近红外光谱技术结合多种机器学习算法的热毒宁注射液批次潜在风险预测模型[J].中国中药杂志,2025,50(2):P.430-438,9.

基金项目

国家长三角科技创新共同体联合攻关项目(2023CSJGG1700)。 （2023CSJGG1700）

中国中药杂志

OA北大核心

1001-5302

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