五种郁金无机元素比较及样品元素间相关性分析

中药含有丰富的无机元素,特别是人体必需的无机元素含量较高。在样品中加入混酸,再用微波消解技术消化样品,采用火焰原子吸收光谱法对五种不同品种郁金（温郁金、姜黄、广西莪术、蓬莪术和川郁金）所含有的八种具有重要生理功能的无机元素——钾、钙、钠、镁、锌、铁、铜和锰的含量进行了测定。结果显示郁金类中药材含有相近的元素成分,不同来源的品种在个别元素含量上存在差异。基于各样品所含无机元素采用聚类分析进行相关性分析,药典所收载四种郁金（温郁金、姜黄、广西莪术和蓬莪术）聚为一类,与非正品川郁金有所区别,该聚类结果与依据形态特征的传统分类学结果一致。测定结果可为郁金中无机元素与其药效的相关性提供科学依据。     

大鼠胰腺及癌组织红外光谱连续小波特征提取及径向基人工神经网络识别

采用水平衰减全反射(HATR)傅里叶变换红外光谱法(FTIR)测定了SD大鼠胰腺正常组织与非正常组织的谱图,提出了一种新的基于FTIR的连续小波特征提取与径向基人工神经网络分类方法以提高FTIR对早期SD大鼠胰腺癌的诊断准确率。利用连续小波多分辨率分析法提取FTIR特征量,对于提取的特征量采用径向基函数神经网络进行模式分类。对SD大鼠的胰腺正常组织、早期癌组织及进展期癌组织的FTIR,利用连续小波多分辨率分析法提取9个特征量,进行RBF神经网络分类判断。当目标误差为0.01,径向基函数的分布常数为5时,网络达到最优化,总的正确识别率为96.67%。并对影响分类结果的网络参数、目标误差和分布常数对分类样品的影响做了讨论。实验结果表明:此方法对早期胰腺癌具有较高的诊断率。     

基于FTIR-CWT及ANN分类法的中药材菟丝子与同科属金灯藤子的识别方法研究

采用水平衰减全反射傅里叶变换红外光谱法(HATR-FTIR)测定了种子植物中药材菟丝子及同科属种子植物金灯藤子的FTIR,运用基于连续小波变换多分辨率分析法对吸收较为相似的菟丝子及金灯藤子的FTTR进行特征提取.通过分析比较后选择第7,10,13分解层的特征向量,进行人工神经网络(ANN)训练,再用训练出来的网络对不同产地的植物种子菟丝子和金灯藤子所得FTIR小波提取的特征向量进行分类.通过对32个不同样本的验证,说明能够采用基于FTIR-连续小波特征提取及人工神经网络分类法对同科属中药材菟丝子与金灯藤子进行识别.     

一个新颖的由Zn配合物修饰的Keggin型钴钨酸盐：[Zn(2,2’-bipy)3]3{[Zn(2,2’-bipy)2(H2O)]2 [HCoW12O40] 2 }.H2O

通过水热合成技术,一个新颖的基于Zn配合物修饰的Keggin型钴钨酸的有机-无机杂化化合物：[Zn(2,2’-bipy)3]3{[Zn(2,2’-bipy)2(H2O)]2 [HCoW12O40] 2 }.H2O已经被合成,化合物通过红外光谱、热重分析和单晶X-射线衍射进行了表征。单晶X-射线衍射的结果显示标题化合物是由一个单支撑的{[Zn(2,2’-bipy)2(H2O)]2 [HCoW12O40] 2}6-多阴离子,三个[Zn(2,2’-bipy)3]2+阳离子和一个水分子构成。有趣的是[Zn(1)(2,2’-bipy)3]2+阳离子通过氢键连接在一起形成螺旋链。另外标题化合物在空气中是稳定的,并且在室温下显示了强的荧光。     

应用小波特征提取肺癌组织FTIR的支持向量机分类方法研究

提出了一种新的基于傅里叶变换红外光谱(Fourier Transform Infrared Spectroscopy, FTIR)的小波特征提取与支持向量机(SVM)分类方法以提高FTIR对早期肺癌的诊断准确率. 对肺正常组织、早期肺癌及进展期肺癌组织的FTIR, 利用连续小波(CW)多分辨率分析法提取9个特征量, 支持向量机把其分为正常组与非正常组(包括早期肺癌和进展期肺癌), 对正常组织、早期肺癌和进展期肺癌的识别, 多项式核函数和径向基函数的识别准确率最高. 多项式核函数对正常组织、早期肺癌和进展期肺癌的识别准确率分别为100%, 95%及100%; 径向基函数分别为100%, 95%和100%. 实验结果表明FTIR-CW-SVM模式分类方法对正常肺癌组织、早期肺癌及进展肺癌的识别具有较好的可行性.