[发明专利]一种基于近红外光谱的多元掺伪三七定量分析方法

说明书

技术领域

本发明属于中药材分析检测领域，具体涉及一种基于近红外光谱的多元掺伪三七定量分析方法。

背景技术

作为一种名贵的中药材，三七因其具有活血化瘀、消肿定痛、清热解毒、抗衰老氧化、提高机体免疫力等功效而市场需求量巨大。由于三七资源紧缺，价格不断飙升，因此市场上常有与三七形貌、颜色非常接近的伪品出现，如莪术、姜黄和高良姜等。这些伪品虽然外貌与三七相似，但药性及功能相差甚远，三七掺伪直接影响三七的药效，严重威胁临床用药安全。市场上三七一般是磨粉之后使用，粉末状三七与其伪品的鉴别更加困难，仅凭肉眼很难辨别掺伪。因此，有必要发展更快速简便的多元掺伪三七准确定量分析方法。

对于掺伪药品的检测，多是使用气相色谱和液相色谱法对三七进行成分分析。以上方法虽然准确率高，但是样品的预处理时间长且复杂，不适于过程控制。最近，有发明专利对中药进行DNA提取，通过PCR扩增后检测(郑夏生，陈士林，成金乐，赖智填，一种利用DGGE鉴定混合中药粉末组成物种的方法，中国发明专利，2016，201610736167.3)，这种方法检测虽然精度高、快速，但样品提取复杂，普及度不高。

近红外光谱技术由于其快速、无损、无需样品预处理等优点成为医药、化工、农产品、食品等复杂样品分析的首选方法(白雁，龚海燕，陈志红，王星，利用近红外光谱技术评价中药药材综合质量的方法，中国发明专利，2008，200810050097.1)。然而近红外光谱存在光谱重叠严重、背景大、干扰性信息多等问题，必须结合化学计量学才能完成定性定量分析。多元校正是化学计量学的主要内容，应用各种多元统计的方法在测量数据矩阵与目标值之间建立定量模型，包括多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)、偏最小二乘回归(PLSR)，支持向量回归(SVR)、人工神经网络(ANN)等。在中药三七的掺伪研究中，已有专利鉴别三七的真伪优劣(谢绍鹏，杨添钧，杨杰，一种三七真伪优劣快速鉴别方法，中国发明专利，2015，201410784877.4)，但很少有研究对于掺伪三七进行定量分析。

发明内容

本发明的目的是针对上述问题，以近红外光谱作为检测手段，采用合适的多元校正模型，提供一种多元掺伪三七定量分析方法。

为实现本发明所提供的技术方案包括以下步骤：

1)准备实验样品并采集样品的近红外光谱

准备掺伪三七样品若干个。设置近红外仪器的参数采样波数范围为12000-4000cm^-1，分辨率为4cm^-1，背景及样品扫描次数均为64次，扫描所有样品的近红外光谱。

2)选取合理的分组方法将数据划分为训练集和预测集

采用整体顺序局部随机的分组方式，每3个数据点中，随机选取1个点作为预测集，剩余点作为训练集，总共选取2/3的数据点作为训练集，1/3的数据点作为预测集。

3)优化多元校正方法的参数

①优化PLSR的因子数。因子数变化范围为1-25，间隔为1，计算不同因子数下PLSR建模的RMSECV值。RMSECV最小时的因子数为最佳因子数。

②优化ELM的隐含层节点数和激励函数。隐含层节点数变化范围为1-100，间隔为1，选取sig函数、sin函数、hardlim函数、tribas函数及radbas函数为激励函数，在每个参数下运行ELM，得到预测值与真实值的相关系数，计算相关系数平均值与方差的比值(MSR)，MSR的最大值所对应的隐含层节点数和激励函数分别作为ELM最佳的隐含层节点数和激励函数。

③优化ANN的隐含层节点数。隐含层节点数变化范围为1-50，间隔为1，计算不同隐含层节点数下ANN建模的RMSECV值。RMSECV最小时的隐含层节点数为最佳隐含层节点数。

4)比较五种多元校正方法对多元掺伪三七中各组分的预测效果，选取最佳建模方法

采用建模方法的最佳参数，对多元掺伪三七中的各组分分别建立ELM模型、PCR模型、PLSR模型、SVR模型和ANN模型并进行预测，比较五种模型的预测精度与运算效率，得到多元掺伪三七组分定量分析的最佳建模方法。

本发明优势在采用近红外光谱对样品进行检测，快速无损，采用多种多元校正方法进行建模，能够实现多元掺伪三七样品组分的准确定量。

附图说明

图1是75个三七二元掺伪样品的近红外光谱图

图2是三七二元掺伪数据PLSR建模的RMSECV随因子数变化图