滇龙胆不同炮制品的傅里叶红外光谱鉴别

中药炮制是中医临床用药的关键,炮制具增效、减毒、缓和药性等作用,为了临床安全、合理、有效地使用中药,开展中药炮制品的鉴别研究具有重要意义。采用傅里叶变换红外光谱,对五种不同炮制样品(包括龙胆、生龙胆、酒龙胆、醋龙胆、盐龙胆)60份滇龙胆进行鉴别分析。采集样品的中红外光谱图,用基线校正和归一化法对原始光谱进行预处理,去除光谱噪音明显部分,选择3 400~600cm~(-1)范围内的光谱,利用多元散射校正(MSC)和标准正态变量(SNV)法进行处理,样品按3∶1分为校正集和预测集,并建立主成分分析(principal component analysis,PCA)和判别分析(discriminant analysis,DA)模型。结果显示,滇龙胆不同炮制品的红外图谱具有差异,主要吸收峰有3 378,2 922,1 732,1 610,1 417,1 366,1 316,1 271,1 068,1 048cm~(-1)。1 738,1 643,1 613,1 420,1 051cm~(-1)附近为龙胆苦苷的特征吸收峰,1 068,1 048,935cm~(-1)处为糖类物质的吸收峰;主成分分析表明,前三个主成分方差累积贡献率为94.05%,能够反映原始数据的大部分信息,酒龙胆和醋龙胆与其他样品之间存在明显的差异,龙胆与盐龙胆所含化学成分差异较小;经基线校正和归一化法处理后的光谱结合多元散射校正法,在主成分数为10的条件下,判别分析模型可对所有样品进行正确识别,具有良好的预测性能。结果表明,傅里叶红外光谱法是一种快速、无损、有效的方法,可用于滇龙胆炮制品的鉴别,为中药炮制品的鉴别研究提供了借鉴。     

薰衣草精油的衰减全反射红外光谱辨别分析

为建立薰衣草精油品种品质的快速辨别分析模型,采用衰减全反射红外光谱法测定三个品种共96个薰衣草精油样品,对原始光谱数据求二阶导数,通过方差计算,确定1 750～900 cm-1波长段为判别分析用数据。分析结果表明,主成分分析(PCA)基本能实现精油品种区分,前三个主成分主要代表着酯、醇和萜类物质。使用68个样品的校正集建立正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)模型,三个品种薰衣草精油的回归曲线测定系数分别为0.959 2, 0.976 4, 0.958 8,验证集中三个品种精油预测均方根误差(RMSEP)分别为0.142 9, 0.127 3, 0.124 9,OPLS-DA法建立的模型对校正集和验证集的判别率和预测率都达到100%,模型对薰衣草精油品种品质有很好的识别能力。为薰衣草精油品种品质提供一个快速、直观的方法。     

不同炮制方法黄精的红外光谱鉴别研究

利用傅里叶变换红外(FTIR)光谱和多元统计分析对黄精及其不同炮制品进行分析研究。实验共采集贵州凯里出产的生黄精、酒黄精、蒸黄精104个样品,分析各自的FTIR光谱特征。运用自动基线校正、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、正交信号校正(OSC)、 Savitzky-Golay导数、 Savitzky-Golay卷积平滑等方法对光谱进行预处理。通过建立偏最小二乘(PLS)模型和支持向量机非线性分类(SVC)模型来探索最佳数据预处理方法。选择最佳组合的预处理方法处理光谱数据,建立主成分分析(PCA)模型和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型来验证其分类鉴别效果。结果显示,该方法可对三种黄精样品进行准确分类,可以用于黄精炮制品的快速鉴别。     

红外光谱结合化学计量学对朝天椒和涮涮辣的研究

本文利用红外光谱结合主成分(PCA)和偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)研究了朝天椒(簇生椒)和涮涮辣。测试了2种辣椒60个样品的红外光谱,对光谱范围1800~950cm-1做二阶导数处理,发现在该区间存在着明显的差异,利用该区间二阶导数光谱数据进行主成分分析和偏最小二乘法,结果表明PCA和PLSDA都能很好的区别两种辣椒,其中主成分的正确率为100%,偏最小二乘法在隐含潜含变量为12个时其正确率最好,朝天椒的正确率为86.7%,涮涮辣的正确率为93.3%。结果表明小波变换结合PCA和PLS-DA用于傅里叶变换红外光谱技术中能够准确地识别朝天椒和涮涮辣,为区分不同品种的辣椒提供快速和有效的方法。     

红外光谱结合化学计量学快速预测铁皮石斛中总黄酮含量

评价药用植物质量的主要手段之一是有效成分含量检测,不同采收期对药用植物有效成分含量有明显影响。通过傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合化学计量学建立快速预测不同采收期铁皮石斛中总黄酮含量的方法,以期为铁皮石斛质量快速预测评价提供研究基础。采收2014年1至12月的铁皮石斛样品干燥粉碎;以氯化铝显色法测定铁皮石斛中总黄酮含量,分析不同采收时间铁皮石斛总黄酮的累积规律;采集样品红外光谱信息,归属红外吸收峰,拟合红外光谱数据和总黄酮含量数据,结合一阶导数、二阶导数、多元散射校正、标准正态变量、正交信号校正等对数据进行预处理,建立偏最小二乘回归模型预测样品中总黄酮含量。结果显示：(1)样品和标准品芦丁均在270 nm附近有共有吸收峰,实验以270 nm为总黄酮定量波长,标准曲线为y=6.076 5x+0.055 8,相关系数r=0.996 6,线性关系良好;重现性、精密度和稳定性相对标准偏差分别为1.00%,0.37%和0.28%,该方法稳定可靠;(2)总黄酮含量随时间变化趋势为先升高后降低,6月-8月样品含量较高,平均含量大于64.10 mg·g-1;(3)铁皮石斛红外光谱数据与总黄酮含量拟合后进行一阶导数、二阶导数、多元散射校正、标准正态变量、正交信号校正等组合处理,用PLSR模型预测铁皮石斛的总黄酮含量,结果最佳预处理方式为2D+SG5+SNV+OSC-PLSR,训练集和验证集r分别为0.979 0和0.882 4,验证均方根误差(RMSEE)和预测均方根误差(RMSEP)分别为2.438 2和4.169 9,铁皮石斛中总黄酮含量预测值与测量值较接近,表明PLS模型可用于总黄酮含量的快速预测。傅里叶变换红外光谱结合化学计量学能实现铁皮石斛中总黄酮含量准确预测,为铁皮石斛质量评价提供快速、有效的方法。     

红外光谱结合化学计量学对不同采收期滇重楼的定性定量分析

傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和偏最小二乘回归(PLSR)对不同采收期滇重楼(Paris polyphylla var. yunnanensis)分别进行定性鉴别与定量分析,以期为滇重楼合理采收和鉴别评价提供科学依据。采集46份不同采收期滇重楼样品的红外光谱,对光谱数据进行自动基线校正+纵坐标归一化+自动平滑+小波去噪(WD)预处理后进行PLS-DA分析;采用超高效液相色谱测定样品中重楼皂苷Ⅰ,Ⅱ,Ⅵ,Ⅶ的含量,将液相测定数据与红外光谱数据进行拟合,经自动基线校正+纵坐标归一化+自动平滑+一阶求导+正交信号校正(OSC)优化处理后,建立滇重楼中重楼皂苷Ⅰ,Ⅱ,Ⅵ,Ⅶ的快速预测模型。结果显示,(1)原始红外光谱中主要吸收区域在950~700,1 200~950,1 800~1 500和2 800~3 500 cm-1附近。(2)PLS-DA得分图可准确区分不同采收期滇重楼样品。(3)液相数据显示重楼总皂苷含量随着年限的增加先成倍增加,再逐渐减少,最后呈现缓慢增加的趋势。(4)重楼总皂苷含量定量模型的预测值与真实值间无显著性差异,表明模型预测效果好。FTIR结合化学计量学可准确区分不同采收期滇重楼并快速预测其皂苷含量,为不同采收期滇重楼的鉴别和皂苷含量预测提供一种新方法,同时为确定滇重楼的最佳采收期提供参考依据。     

近红外漫反射光谱法测定麦冬的多糖含量

采用近红外光谱分析技术对麦冬多糖进行定量分析.对麦冬的原始漫反射光谱采用了一阶导数、二阶导数、平滑、散射校正等多种光谱解析手段,初步选择了建模波段,并结合偏最小二乘回归法对麦冬多糖进行了定标建模分析.结果表明,光谱经过一阶导数+标准乘性散射校正(MSC)+SG平滑处理,选取4 000～4 900,5 100～6 900,7 050～10 000 cm-1波段建模得到的定标模型效果最佳,分析结果精度较高,R2,RMSEC,R2CV,RMSECV,主因子数分别为0.996,0.237,0.973,0.583,6.模型经过验证样品集检验,预测相关系数达到0.968 8.     

近红外漫反射光谱法快速鉴别石斛属植物

通过采集15种石斛171份样品的近红外漫反射光谱,结合化学计量学统计分析方法建立预测模型,对不同种石斛进行快速无损鉴别。应用Hotelling T2对随机抽取的5份样品的近红外光谱进行稳定性分析,结果表明,样品的近红外光谱具有较好稳定性。设计正交试验L24(2×4×3×8),对光程类型、光谱波段、导数和平滑四个因素进行优化处理。利用主成分分析对正交试验结果进行分析,结果显示,选择6 500～4 000cm-1的光谱波段,采用多元散射校正、二阶导数和Norris平滑对光谱预处理,提取的主成分数为7时,光谱判别正确率为100%。将正交试验优化条件作为偏最小二乘法判别分析的输入值,随机选取123份样本作为校正集建立预测模型,其余48份样本为预测集,评估预测模型的性能。结果表明,该模型前3个主成分累积贡献率为99.36%,设定鉴别标准偏差为±0.1时,该方法的正确识别率为97.92%,获得满意的结果。该方法的建立为不同种石斛的快速鉴别提供了一种新的方法,同时为药用植物的鉴别提供参考。     

近红外光谱快速鉴别不同产地药用植物重楼的方法研究

重楼属植物极具药用价值,野生资源主要分布在我国西南省区。应用近红外漫反射光谱,以贵州、广西和云南三个不同产区的70份野生药用植物重楼为研究对象进行产地鉴别。采用多元信号校正、标准正态变量、一阶导数、二阶导数、Norris平滑和Savitzky-Golay滤波六种方法,对训练集(50份样品)原始光谱进行优化处理。结果表明,多元信号校正结合二阶导数和Norris平滑预处理光谱效果最好。采用光谱标准偏差选择光谱波段(7 450~4 050cm-1),结合主成分-马氏距离(principal component analysis-mahalanobis distance,PCA-MD)建立分类模型,前三个主成分累计贡献率、R2、RMSEC和RMSEP分别为89.44%,97.58%,0.179 6,0.266 4,预测正确率90%;采用变量重要性图选择光谱波段(7 135.33~4 007.35cm-1),结合偏最小二乘判别分析法(partial least square discrimination analysis,PLS-DA)建立判别模型,前三个主成分累计贡献率、R2、RMSEC和RMSEP分别为89.28%,95.88%,0.234 8,0.348 2,预测正确率为100%。比较两种方法的结果可知:采用变量重要性图方法选择光谱波段结合偏最小二乘判别分析法建立的判别模型能更准确地鉴别不同产区的重楼,该方法的建立为中药材真伪和品质评价奠定基础。     

近红外漫反射光谱法测定川产黄柏中小檗碱含量

提出了用近红外光谱技术快速测定川产中药黄柏中指标成分小檗碱含量的方法。对小檗碱含量在2.155%～8.245%范围的不同来源的黄柏,根据其在12 500～3 600 cm-1的近红外吸收光谱,采用偏最小二乘算法(PLS)建立了校正模型,比较了光谱不同预处理方法对校正结果的影响 。当采用二阶导数处理方法时能最有效地提取光谱的信息,此时校正集相关系数(r2)为0.922 1,校正集标准偏差(SEC)为0.337,预测集标准偏差(SEP)为0.251 。该方法快速简便,适合于中药指标成分的快速分析。     

基于叶绿素荧光光谱技术的茶叶藻斑病模型研究

茶叶是我国重要的经济作物,对茶叶病害的及早发现与诊断,有利于农业生产者及时采取有效的防护措施。为了实现对茶叶病害的准确判别,采用叶绿素荧光光谱对茶叶的光谱特性展开研究。实验采集了健康茶叶样本90片,藻斑病轻度病害叶片90片,藻斑病重度病害叶片90片,并根据Kennard-Stone算法将样本数按3∶1划分训练集和预测集样本数,其中校正集为200个、验证集为70个。采用叶绿素荧光光谱采集系统对茶叶藻斑病、正常叶片进行光谱采集,其中采集参数设置为：积分时间20 ms,激光功率40 mW。分别分析了患病叶片和正常叶片的光谱响应特性,总体上看,三种叶片光谱主要存在吸收强度差异,光谱走势基本一致。在685和740 nm附近存在叶绿素的荧光峰,其差异主要表现在正常叶片光谱较另外两种叶片光谱吸收强度较高,而重度病害强度最低。然后使用多项式平滑（Savitzky-Golay）对原始光谱进行平滑和降噪处理,建立了偏最小二乘判别模型（PLS-DA）,在PLS-DA建模集模型中,误判样品数为3个,误判率为3%;PLS-DA预测集模型中,误判样品个数为5个,误判率为7.1%。然后建立4种不同核函数的支持向量机模型进行比较得到,由RBF作为核函数,经主成分分析法(PCA)降维后的变量建立的SVM模型误判率最低,准确率达到95.72%,最后采用PCA结合线性判别分析方法（LDA）建立的模型效果最好,准确率达到98.9%。其中最优主成分数的选取由留一验证法取得,选用前10个主成分进行建模时,交叉验证准确率最高,达98%。通过模型对比得到PLS-DA建模集和预测集精度都达到90%以上,以四种核函数建立的支持向量机模型中,径向基核函数模型效果较优,达到95.72%。经主成分分析后建立的LDA效果最好,识别率为98.9%。该研究采用叶绿素荧光光谱结合化学计量学对茶叶病害进行识别,为茶叶病害的快速、准确预测提供一种新方法。     

杂交稻种宜香725纯度的可见-近红外反射光谱鉴定

提出了一种基于可见-近红外光谱技术快速、无损鉴定杂交稻种纯度的新方法.以FieldSpec(R)3地物光谱仪采集纯度在90%～99%范围内的杂交稻种(宜香725)光谱数据90份,随机分成校正集(75份)和检验集(15份).根据其在380～2 400 nm的反射光谱,以偏最小二乘算法(PLS)建立了回归模型,并比较了不同光谱预处理方法对模型的影响.分析表明采用一阶导数结合标准归一化处理能最有效地提取光谱信息,此时PLS模型校正集决定系数与检验集决定系数分别为0.988 4与0.922 7,校正标准误差(SEC)与预测标准误差(SEP)分别为0.002 5与0.006 6.将经一阶导数结合标准归一化处理后的光谱进行PCA降维,以前20个主成份(含原始光谱86.09%的特征信息)为输入变量,建立杂交稻种纯度鉴定的BP-ANN模型.分析表明BP-ANN模型校正集决定系数与检验集决定系数分别为0.995 2与0.936 9,SEC与SEP分别为0.001 7与0.006 1,具有比PLS模型更高的精度.结果表明以可见-近红外技术进行杂交稻种纯度的快速、无损鉴定是可行的,且PCA结合BP-ANN是一种优选方法.     

LIF技术与PLS-DA算法联合辨识矿井涌水水源类型的研究

快速的矿井涌水水源辨识对于矿井的水灾预警及灾后救援意义重大。常规方法使用离子浓度做为判别因子,耗时过长,因此提出一种激光诱导荧光光谱(LIF)技术与偏最小二乘判别分析(PLS-DA)算法联合快速辨识矿井涌水水源类型的方法。实验使用405 nm激光对被测水体进行激发,获取矿井5个不同含水层100组水样的荧光光谱,根据光谱曲线特征,对数据进行压缩处理,获取合适的光谱数据。每种水样使用15组共75组光谱数据作为建模集,剩余的25组水样的光谱数据作为测试集。为验证实验结果,设计了簇类的独立软模式(SIMCA)算法与PLS-DA算法构建的实验模型进行对比。实验发现矿井不同含水层水样的荧光光谱差异较大,在不进行任何预处理的情况下,以PLS模型为基础的PLS-DA算法较SIMCA算法的建模正确率高,达到了100%,其校正及验证结果与实际分类变量的相关系数均大于0.951,校正集均方根误差(RMSECV)和验证集均方根误差(RMSEP)均小于0.123,利用模型对测试集中五种水样样本的识别正确率均为100%。     

基于舌诊NIR反射光谱血清总蛋白含量的无创测量

采用舌诊近红外反射光谱对人体血清总蛋白(TP)含量进行无创检测。采集58例舌尖反射光谱进行反射率归一化并记录相对应的血清总蛋白生化分析值,将样本分为训练集和预测集,运用主成分分析结合BP神经网络法和偏最小二乘算法分别建立预测模型。主成分分析结合BP神经网络模型对预测集进行预测,平均相对误差为7.35%,均方根误差为3.069 1 g·L-1,相关系数为0.902 1。偏最小二乘模型对预测集进行预测,平均相对误差为4.77%,均方根误差为0.130 1 g·L-1,相关系数为0.971 8。实验结果证实了舌诊近红外反射光谱可以较为准确地用于总蛋白含量的无创检测。     

近地高光谱成像技术对黑豆品种无损鉴别

基于近地高光谱成像技术结合化学计量学方法,实现了黑豆品种的鉴别。实验以三种不同颜色豆芯的黑豆为研究对象,采用高光谱成像系统采集380～1 030 nm波段范围的高光谱图像,提取高光谱图像中的样本感兴趣区域平均光谱信息作为样本的光谱进行分析,建立黑豆品种的判别分析模型。共采集180个黑豆样本的180条平均光谱曲线。剔除明显噪声部分之后以440～943 nm范围光谱为黑豆样本的光谱,采用多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)对光谱曲线进行预处理。分别以全部光谱数据、主成分分析(principal component analysis,PCA)提取的光谱特征信息、小波分析(wavelet transform,WT)提取的光谱特征信息建立了偏最小二乘判别分析法(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA),簇类独立模式识别法(soft independent modeling of class analogy,SIMCA),最邻近节点算法(K-nearest neighbor algorithm,KNN),支持向量机(support vector machine,SVM), 极限学习机(extreme learning machine,ELM)等判别分析模型。以全谱的判别分析模型中,ELM模型效果最优;以PCA提取的光谱特征信息建立的模型中,ELM模型也取得了最优的效果;以WT提取的光谱特征信息建立的模型中,ELM模型结识别效果最好,建模集和预测集识别正确率达到100%。在所有的判别分析模型中,WT-ELM模型取得了最优的识别效果。实验结果表明以高光谱成像技术对黑豆品种进行无损鉴别是可行的,且WT用于提取光谱特征信息以及ELM模型用于判别黑豆品种能取得较好的效果。     

近红外光谱指纹分析在羊肉产地溯源中的应用

为寻求低廉、快速有效地签别羊肉产地来源的方法,对来自内蒙古自治区锡林郭勒盟、呼伦贝尔市和阿拉善盟三个牧区,及重庆市和山东省菏泽市两个农区共99份羊肉样品进行近红外光谱扣描,利用主成分分析结合线性判别分析(PCA+LDA),以及偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)对光谱数据进行了分析,建立了羊肉产地来源的定性判别模型.结...     

一种基于近红外光谱技术的熊胆粉鉴别方法

建立了一种基于近红外光谱分析技术的方法,对熊胆粉的真伪进行了签别,并对掺伪品中熊胆粉的掺入比例进行了定量分析.采集了四处不同产地的30份熊胆粉样品,六份猪胆粉份样品,以及65份按不同比例混合的熊胆粉与猪胆粉的混合样品的近红外光谱,对所采集的样品光谱进行主成分分析,观察到熊胆及其伪品和掺伪品之间存在明显的界限,不同产地的...     

近红外光谱信息筛选在玛咖产地鉴别中的应用

食药植物玛咖富含多种营养成分,极具药用价值。采用近红外漫反射光谱,对采自秘鲁及云南共139份玛咖样品进行产地鉴别。采用多元信号校正结合二阶导数和Norris平滑预处理光谱,利用光谱标准偏差初步选择光谱波段（7 500～4 061 cm-1）,结合主成分-马氏距离（principal component analysis-mahalanobis distance,PCA-MD）筛选出适宜的主成分数为5。基于所筛选的光谱波段及主成分数,利用“模群迭代奇异样本诊断”方法剔除2个异常样品后,分别采用竞争自适应重加权法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）、蒙特卡洛-无信息变量消除法（monte carlo-uninformative variable elimination,MC-UVE）、遗传算法（genetic algorithm,GA）和子窗口重排（subwindow permutation analysis,SPA）四种方法筛选光谱变量信息,利用模型集群分析（model population analysis,MPA）思想对所筛选的光谱变量信息进行评价。结果显示,RMSECV（SPA）>RMSECV（CARS）>RMSECV（MC-UVE）>RMSECV（GA）,分别为2.14,2.05,2.02,1.98,光谱变量数分别为250,240,250和70。采用偏最小二乘判别分析法（partial least squares discriminant analysis,PLS-DA）对四种方法筛选的光谱变量建立判别模型,随机选择97份样品作为建模集,其余40份样品作为验证集。通过R2,RMSEC和RMSEP分析可知,R2： GA>MC-UVE>CARS>SPA,RMSEC和RMSEP： GA相似文献   

红外光谱对三七及其野生近缘种亲缘关系研究

野生近缘种在丰富种质资源以及改善栽培物种品质产量方面具有十分重要的意义和作用。采用傅里叶变换红外光谱对三七及其野生近缘种亲缘关系进行探讨,以期为三七的品种改良及种质资源开发利用提供理论基础。采集三七及其4个野生近缘种(珠子参、屏边三七、越南人参、羽叶三七)、三七总皂苷标准品红外光谱,将三七及其野生近缘种红外光谱进行自动基线校正、平滑、纵坐标归一化、二阶导数预处理,结合主成分分析、偏最小二乘判别分析及系统聚类分析进行亲缘关系研究。结果显示,三七与三七总皂苷标准品红外光谱在3 400,2 930,1 635,1 385,1 075,927 cm~(-1)等附近存在多个共有峰,推测这些共有峰强度与皂苷含量之间有一定关系;三七及其野生近缘种原始光谱较为相似,存在C-H,C=O,O—H,C—N,C—O等官能团吸收峰,不同物种的二阶导数红外光谱指纹区(1 800~500 cm~(-1))具有较大差异,如1 385和784 cm~(-1)等特征吸收峰差异明显;选取指纹区光谱数据进行主成分分析、偏最小二乘判别分析,通过比对两种方法的3D得分图,偏最小二乘判别分析对物种的区分效果优于主成分分析;前6个主成分数据的系统聚类分析表明,三七与越南人参、珠子参亲缘关系较近,与屏边三七、羽叶三七亲缘关系较远。利用傅里叶变换红外光谱结合化学计量学的方法能有效对三七及其野生近缘种进行亲缘关系分析,同时为药用植物种质资源相关研究提供借鉴与参考。