近红外漫反射光谱法和模式识别技术鉴别中药材产地.pdf

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1、第26卷,第4期光谱学与光谱分析Vol126,No14,pp62926322006年4月SpectroscopyandSpectralAnalysisApril,2006近红外漫反射光谱法和模式识别技术鉴别中药材产地113223刘沭华,张学工,周群,孙素琴1.清华大学自动化系,北京1000842.清华大学化学系,北京100084摘要采用近红外漫反射光谱法获得了来自不同产地的中药材的红外光谱,结合近邻法和多类支持向量机等模式识别技术,对来自四个不同产地的269个白芷样本和六个不同产地的350个野生和栽培丹参样本进行了产域鉴别,得到的交叉验证准确率分别达到99%和95%,为中药材产地

2、的快速无损鉴别探索了一条有效的途径。主题词近红外光谱;模式识别;中药材鉴别中图分类号:O65713文献标识码:A文章编号:100020593(2006)0420629204引言1实验内容中药的真伪优劣鉴别自古以来为医家所重视。中药材的111样品来源伪品、混淆品直接影响了中药的质量。药材的滥用、误用、所有样品均由中国中医研究院中医药研究所提供并鉴混用,大大降低了医疗效果。因此,中药质量的可控性研究定。样品来源如表1和表2所示。是中医药界关注的热门课题。我们已经利用中红外光谱与模[1]式识别技术相结合成功地实现了中药材产地的自动鉴别,Table1(a)Geographicalorig

3、insofADRsamples本文尝试将该方法推广到近红外漫反射光谱分析领域,从而省份河南河北四川浙江共计达到无损、快速鉴别中药材的目的。样本数64607570269近红外漫反射光谱分析与经典的红外光谱法分析相比,倍频、合频吸收系数小,因此样品无需稀释即可直接测定,Table1(b)GeographicaloriginsofSMRsamples并可排除微量杂质的干扰。另外,近红外区波长短,不被玻野生/省份璃吸收,可用玻璃样品池,样品大多不需预处理,所以操作共计栽培山东山西河南四川浙江河北[2,3]费用低;而且不需压片直接检测,测定速度极快。但同野生503030000110样本数时

4、,近红外光谱又存在谱峰重叠、信噪比低、光谱稳定性差栽培704025303540240等技术难点。共计1207055303540350本文对采集自河南、河北、四川、浙江四个产地的269个中药材白芷(ADR)样本和山东、山西、河南、四川、浙江、112仪器设备与样品制备河北六个产地的350个野生、栽培中药材丹参(SMR)样本进白芷和丹参药材的近红外漫反射光谱采用PerkinElmer行了近红外漫反射光谱测量,采用近邻法和支持向量机对其公司的SpectrumOneNTS光谱仪,将粒度为200目的样品一阶导数谱进行了鉴别分析。结果表明,中红外光谱与模式粉末直接放在样品台上进行测定,获得各样

5、品的近红外光谱识别技术相结合鉴别中药材的经验可以成功地推广到近红外图。漫反射光谱分析领域,成为无损、快速、准确鉴别中药材的113数据预处理有效方法。为减小实验误差,每个样品测定2至5次,将各次测定得到的光谱曲线加和取平均得到各样品的数据曲线。为了突收稿日期:2004207208,修订日期:2004212218基金项目:国家自然科学基金项目(60275014)和国家中医药管理局科技重大项目(国中医药科2001ZDZX01)资助作者简介:刘沭华,1979年生,清华大学自动化系硕士研究生3通讯联系人630光谱学与光谱分析第26卷出谱线的变化部分、消除各谱线基线不同带来的影响,对所212

6、近邻法[1]有曲线都求了一阶导数,作为最后用来研究的数据曲线。如同中红外光谱分析一样,首先采用了近邻法114留一法交叉验证(NNM)对白芷和丹参的近红外一阶导数谱进行了产地鉴别。本文用留一法来评价和比较分类结果。所谓留一法就是近邻法[5]是非参数模式识别方法中最重要的方法之一。它概从N个样本中取出一个样本后,用剩下的N-1个样本来设念简单,易于实现。本文使用皮尔森相关系数评估中红外光计分类器,然后用取出的那个样本作检验。这样重复N次,谱的相似程度,其直观解释就是对任一未知样本,只要比较检验N次,并统计被错分的样本总数K,最后K/N作为错它与所有已知类别样本之间的皮尔森相关系数,并

7、决策它与误率的估计值,则正确率的估计值为1-K/N。其优点是有和它最相似(皮尔森相关系数最大)的样本同类,具体的实验[4]效地利用了N个样本,比较适用于样本数N较小的情况。结果见表2(表2是近邻法鉴别白芷(丹参)产地留一法结果)。2结果Table2(a)LOOCVresultsofdiscriminatingoriginsof211红外光谱ADRsamplesbyNNM图1和图2分别为白芷和丹参的近红外光谱图。从图中实际样本数分类结果可以看出,近红外谱图的峰比较少,而且多为大而宽

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