常用飲片近紅外光譜數(shù)據(jù)庫建立及識別研究.pdf

1、近紅外光譜技術用于中藥材質量監(jiān)測和控制具有快速、無損、客觀的優(yōu)點。由于近紅外光譜技術是一種間接分析技術，需在大量已知樣本光譜數(shù)據(jù)的基礎上，借助化學計量學方法建立數(shù)學模型，實現(xiàn)對未知樣本的定性或定量分析。因此，建立研究樣本的光譜數(shù)據(jù)庫，探討合適的數(shù)學建模方法對中藥材質量控制具有推動作用。 本文的主要研究內(nèi)容為常用飲片近紅外光譜數(shù)據(jù)庫的建立和識別方法研究。首先由具有豐富經(jīng)驗的藥師對飲片樣本進行人工定性判別，采集其近紅外光譜數(shù)據(jù)，在I

2、SIS/Base數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(美國MDL信息系統(tǒng)公司)中建立常用飲片的近紅外光譜數(shù)據(jù)庫。利用TQ Analyst光譜分析軟件建立飲片的近紅外光譜相似度校正模型，實現(xiàn)對未知樣本的真?zhèn)闻袆e。利用數(shù)據(jù)庫中的近紅外光譜數(shù)據(jù)，將主成分分析、神經(jīng)網(wǎng)絡和支持向量機等化學計量學方法，應用于近紅外光譜分析。力圖將傳統(tǒng)的鑒別方法與新的技術相結合，從而將基于經(jīng)驗的人工鑒別法上升為基于現(xiàn)代儀器分析技術的近紅外光譜飲片質量鑒別法。 研究結果如下：

3、 (一)常用中藥近紅外光譜數(shù)據(jù)庫及相似度模型的建立用ISIS/Base數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，建立常用中藥飲片的數(shù)據(jù)庫。庫中共收錄飲片152種，每種飲片5個批次，共計760個批次，每個批次5個光譜，近紅外光譜共3800個。數(shù)據(jù)庫界面友好，可對近紅外光譜及文本等數(shù)據(jù)進行多種方式的存儲、搜尋、檢索和管理，有利于飲片鑒別。 (二)從定性方面對采集的近紅外光譜進行研究依次經(jīng)多元散射校正(MSC)，Norris導數(shù)平滑和一階微分處理后建立152

4、種飲片的相似度識別模型，并用四組實例對建立的校正模型進行驗證，取得較好的判別效果。應用穩(wěn)健主成分分析(RPCA)對甘草與炙甘草近紅外光譜進行了分析，考察了第一主成分和第二主成分的得分圖，為近紅外光譜的進一步分析提供了可靠的科學依據(jù)。研究了徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡對甘草與炙甘草近紅外光譜的鑒別，對原始數(shù)據(jù)進行了平滑和壓縮處理，以達到消除斜坡背景和減少變量的目的，對參數(shù)進行了詳細的討論，甘草與炙甘草的鑒別結果令人滿意。研究了支持向量機(