假劣药品的存在不仅严重影响着人们的用药安全和健康，且干扰了正常的商业和社会秩序，目前是世界各国特别是发展中国家共同面临的问题之一。假药识别通常有化学法、光谱法，以及基于色谱的各种技术。假劣药品的检测，除了核心的准确性要求以外，还包括快速、简便、高通量、经济等多个指标。基于色谱的各种技术，准确性好，灵敏度高。但由于操作繁琐，成本昂贵，多为破坏性鉴别等原因，普及性存在一定问题。近年来，随着化学计量学的发展，具有快速、高通量、经济等方面优势的光谱法受到国内外广泛的重视。拉曼光谱法作为光谱法的一种，具有谱图特征性强、与红外光谱法互补、不需要样品处理、非破坏性、非接触性能特点，再加上采用光纤探针技术和手持式便携式拉曼光谱仪的相继诞生，为假药快速检测提供了强有力的分析工具，已被逐渐地运用到药品现场快速检测领域中。本课题将拉曼光谱技术与化学计量学方法相结合建立用于假药快速检测的新方法。它基于拉曼光谱，无需提取分离、仅需要几个真药药品和主药成分对照品的拉曼信息，根据真药药品与对照品光谱在整体图谱、特征谱段、特征峰的特点，发展并建立一种新的假药判别分析体系。此外，采用“小模型”思路，将拉曼光谱法与四种常见的化学计量学的方法相结合，对降糖类药品进行快速鉴别，获得较理想的结果。第一部分假药判别分析体系方法学研究本体系包括整体图谱比较模块、褶合曲线筛选法模块、特征峰比较模块，分别从点、线、面的角度对待测样品进行判别分析。褶合曲线筛选法为该体系的核心，它将褶合曲线分析法中褶合变换的思想引入到拉曼光谱中，充分利用褶合光谱的特点，通过将物质定量分析与定性分析法相结合，筛选出物质的“特征谱段”，从而对待测物质进行定性判别。故命名为“褶合曲线筛选法”。对6种降糖药片和12种常规的辅料进行判别，结果显示灵敏度达到了97.50%，专属度达到了100%，准确性达到了99.63%，检出效率达到99.68%。该假药判别分析体系为假药的判别分析技术提供了一种新的手段，具有良好的应用前景。第二部分拉曼光谱-小模型判别方法研究避开了常规的采集大规模样品光谱建立光谱分析模型，本文建立了四种基于小模型的分析方法对降糖类药物光谱进行了快速、无损判别。采集了6种降糖类药品共106个样本的拉曼光谱，经基线校正、平滑、一阶导数和矢量归一化等与处理后，以主成分分析法（PCA）降维。将降维所得的前10个主成分作为新变量，分别用Fisher多类线性判别法、Bayes多类逐步判别法、K-最近邻法和径向基神经网络法等四种方法进行判别。判别结果表明，本文所采用的四种方法均能对降糖类药物进行较好的快速、无损判别，其中PCA结合Bayes多类逐步判别法是一种较优选方法，从而为药品的快速检测提供了一种简单有效的检测方法。本课题的开展和研究成果，将为打击化学药品制假提供新的检测技术，建立快速筛查的检验标准，这对于整肃药品市场和保障人民健康安全都将产生重要作用。