本文应用近红外光谱(NIR Spectroscopy)分别结合径向基函数(RBF)神经网络、主成分分析—径向基函数(PCA-RBF)神经网络、遗传算法优化的径向基函数(GA-RBF)神经网络和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对四种不同药品的有效活性成分进行了定量分析,实现了药物的无损分析。建立了基于短波近红外光谱的琥乙红霉素粉末药品的RBF网络模型和偏最小二乘(PLS)模型。研究表明,RBF网络模型在处理复杂非线性体系时比PLS具有优越性。另外将主成分分析(PCA)引入RBF网络模型,建立了基于近红外光谱的阿莫西林粉末药品的PCA-RBF网络模型,预报结果令人满意。研究并建立了基于近红外光谱的琥乙红霉素粉末药品和甲砜霉素粉末药品的GA-RBF网络模型。另外,在建立甲砜霉素粉末药品的GA-RBF网络模型时,将GA用于光谱波段的优化,提高了RBF网络的预报精度,改善了校正模型的鲁棒性。首次将自适应神经模糊推理系统(ANFIS)应用到药物无损非破坏定量分析中,结合PCA技术先对光谱数据进行了分析,并建立了基于近红外光谱的盐酸氟桂利嗪粉末药品的最优PCA-ANFIS模型。结果表明,用PCA-ANFIS模型与近红外漫反射光谱相结合可以对固态药物样品进行行之有效的非破坏定量分析。