CN104792652B - 一种黄芪药材多指标快速检测方法 - Google Patents
一种黄芪药材多指标快速检测方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供一种黄芪药材多指标快速检测方法，通过采集黄芪药材，测定质控指标，确定指标的建模波段，采用基于主成分分析的BP人工神经网络计算方法建立近红外光谱特征信息与黄芪药材中水分、浸出物、黄芪甲苷及毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量的定量校正模型和定量放行标准。本发明可用于同时准确测定黄芪药材中水分、浸出物、黄芪甲苷及毛蕊异黄酮葡萄糖苷的含量，与传统方法相比，所建的检测分析方法和定量放行标准能更快速判断出黄芪药材质量是否合格，确定药材是否能进入后续生产工艺环节，满足了实际生产中快速、高效的现场要求，具有生产药材筛选和质量全面评价的应用前景。
Description
技术领域
本发明属于近红外检测领域，涉及一种黄芪药材多指标快速检测方法，是一种基于主成分分析的BP人工神经网络算法的黄芪药材多指标快速检测方法。
背景技术
黄芪为豆科植物蒙古黄芪Astragalus memhranaceus (Fisch.) Bge.varmonghoficus (Bge.) Hsiao或膜荚黄芪Astragalus memhranaceus (Fisch.) Bge.的干燥根。味甘，温。归肺、脾经，具有补气固表、利尿排毒、排脓、敛疮生肌等功效。黄芪是目前中药制剂生产中常用的原料药材，但是其来源广泛，品种繁多，同一品种药材因其生长条件、采收季节、加工方式及贮藏条件的不同而在质量上存在差异，从而使中药制剂成品存在一定的质量差异。故有必要在药材进入中药制剂生产前对其重要质控指标进行快速检测和评价。
近红外（NIR）光谱技术作为一种快速无损的绿色分析技术，具有快速分析、样品处理简单、无需消耗试剂等特点。近年来，已陆续用于药效成分的含量测定、制药过程的在线检测和监控、天然药物鉴别、中药材的产地鉴别等。将近红外光谱技术应用于黄芪药材的质量检测，可实现入库和投料前药材多指标含量现场快速检测，从黄芪药材制剂生产的源头上控制其质量。
在使用近红外技术进行定量分析时必须建立相应的定量校正模型。目前比较常用的近红外定量分析建模方法有偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）等。BP神经网络（BPNN）是应用最广泛的一种人工神经网络，由于具有较强的非线性映射、自适应学习及容错抗噪能力，特别适用于研究药材近红外光谱信息与多指标成分含量之间关系的复杂系统特性。BPNN是一种前向人工神经网络，由输入层、隐含层和输出层构成，其中隐含层可以有多个。BP算法包含2个过程，即信号的前向传递和误差的反向传播。通过输入训练样本观测BP网络产生的输出，如果期望输出与实际输出之间的误差不符合要求，则通过误差反向传播不断调整网络的连接权值和阈值，直到误差达到预期精度或训练次数达到设定的最大训练次数，网络训练结束。网络连接权值的修正通常采用学习算法。但当BP神经网络输入变量较多时，将导致网络学习时间增长，数据处理效率降低，而且训练的精度也会下降。因此减少神经网络的输入节点数，同时保留专业知识提出的特征指标信息，是提高神经网络识别效率的关键。
主成分分析法（PCA）是一种将多个变量（指标）转化为几个综合指标的多元统计方法。综合指标是原有变量的线性组合且保留了原有变量的主要信息。这些综合指标称为原变量的主成分。PCA-BPNN方法是先对光谱输入变量进行主成分分析，以消除变量间相关性和冗余信息，提取出主特征变量。使用少数的主特征变量作为BPNN网络的输入，用于建立预测模型，使建模效率与预测精度大大提高。本研究建立一种基于主成分分析的BP人工神经网络算法的黄芪药材中多个指标快速检测方法。
在中药质量控制及生产应用领域，将近红外光谱技术应用于原药材、成品及中药制药过程（提取、浓缩、醇沉、层析等）中关键指标的检测已有相关专利，如专利（专利申请号：201110117374.8，201310323419.6，201110067859.0，201110109187.5，201010577454.7，201210385232.4）等，文献“近红外透射光谱法测定黄芪提取液中总皂苷含量”，“近红外光谱法快速检测黄芪注射液中黄芪甲苷和总固体量”等。然而，这些专利文献多数只针对于单一或少数指标成分，且多数采用偏最小二乘回归算法作为定量模型的建模方法，将基于主成分分析的BP人工神经网络算法用于黄芪原药材中多个质控指标测定仍未见相关报道。本方法在黄芪原药材及中药饮片质量快速分析领域具有重要前景和意义。
发明内容
本发明目的在于提供一种黄芪药材多指标快速检测方法，是一种基于主成分分析的BP人工神经网络集合算法的黄芪药材多指标同时快速检测方法，应用该方法建立的定量模型能快速准确地测定黄芪药材中水分含、浸出物、黄芪甲苷及毛蕊异黄酮葡萄糖苷4个质控指标的含量，实现对不同黄芪药材整体质量的全面快速评价。同时本发明还为黄芪药材有效成分的实时放行检测在中药质量控制领域的推广和应用提供一种新的思路和参考。
本发明的目的是通过以下技术方案实现：
（1）采集黄芪药材：采集不同批次黄芪药材样本，药材经粉碎后，过80目筛，得到粒度较均匀的黄芪药材粉末，备用。
（2）测定黄芪药材中质控指标：
选取水分含量、浸出物含量、黄芪甲苷含量和毛蕊异黄酮甲苷含量作为黄芪药材的关键质控指标；水分含量采用烘干称重法测定，黄芪甲苷及毛蕊异黄酮甲苷含量采用高效液相色谱法测定，测定方法参照2010版《中国药典》中黄芪含量测定的相关方法；浸出物含量采用水溶性浸出物测定法。
浸出物含量采用水溶性浸出物测定法：取黄芪药材样本粉末约2 g，精密称定（X1），置100 mL的锥形瓶中，精密加水50 mL，密塞，常温超声震荡1 h，混匀后，再浸出静置12 h，置于15 mL离心管中离心30 min，转速为3800 r/min，精密量取上清液10 mL，置已干燥至恒重的扁形瓶中（X0），在水浴上蒸干后，于105℃干燥3 h，置干燥器中冷却30 min，迅速精密称定重量（X2）。以干燥品计算供试品中浸出物的含量（%）。
浸出物含量（%）=（X2-X0）×5/ X1×100%。
（3）采集黄芪药材近红外光谱数据：
精密称取黄芪药材粉末2 g，置于称量瓶中，保持粉末表面平整，采用漫反射光纤探头采集近红外光谱，粉末厚度为1 cm，探头与粉末表层间距为10 cm，外置探头测量直径为10 mm，以空气为参比，扫描次数为32，分辨率为16 cm-1，扫描光谱范围为4000~12000 cm-1，通过3次重复装样扫描得到3张光谱，平均光谱后得到该药材样本的最终光谱图。
（4）近红外原始光谱的预处理和建模波段选择：
针对步骤（3）采集的近红外原始光谱数据，包括校正集样本和验证集样本，采用标准正则变换和一阶导数法（Savitzky-Golay平滑）进行光谱预处理，分别用于消除基线漂移、噪音及固体颗粒等对光谱的影响，对于水分和浸出物含量模型使用4500~7500 cm-1波段，对于黄芪甲苷含量模型使用4500~6800 cm-1波段，而毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量模型则使用4500~6100 cm-1波段。
（5）建立黄芪药材各质控指标的近红外定量模型和定量放行标准：
对光谱进行波段选择和预处理后，采用基于主成分分析的BP人工神经网络（PCA-BPNN）计算方法建立近红外特征光谱信息与水分含量、浸出物含量、黄芪甲苷含量、毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量这4个质控指标的定量校正模型，并通过各模型性能评价指标考察模型性能，将验证集数据导入已建的PCA-BPNN定量校正模型，通过模型性能评价指标判断模型的稳定性和预测能力。
首先应用主成分分析法（PCA）对黄芪药材光谱特征变量进行数据降维处理，提取出有效的主特征变量，作为BP人工神经网络（BPNN）的输入层单元数，将已测得的校正集样本各质控指标的含量作为标准输出，建立单隐层的3层BPNN网络模型。根据预测的精密度要求和网络中间隐藏层单元数之间的关系，寻找最优隐藏层单元数，最大训练次数为1000，学习效率μ=0.1，动量因子=0.3，最终经校正集样本数据训练得到黄芪药材各质控指标的PCA-BPNN定量模型。
利用验证集样品对训练好的PCA-BPNN定量模型进行验证和测试，输入经同样预处理的验证集样本近红外光谱数据，输出为该样本近红外光谱所对应的黄芪水分、浸出物、黄芪甲苷及毛蕊异黄酮葡萄糖苷的含量。通过模型性能评价指标判断4个定量模型的稳定性和预测能力。
定量校正模型性能评价指标包括：相关系数（R）、校正集均方差（RMSEC）、预测集均方差（RMSEP）、相对偏差（RSEP）和相对分析误差（RPD）。当R值接近于1，RMSEC和RMSEP值较小而且互相接近时，说明模型的稳定性好、预测精准度高。此外，当RSEP 值小于10%，RPD值大于2.5且越大评价模型具有较好的预测能力，可用于指标的定量控制，能够满足黄芪药材质量定量检测的要求。以下为模型性能评价指标的具体计算公式：
各式中 C i ——传统分析方法测量值；
——通过NIR测量及数学模型预测的结果；
C m ——C i 均值；
n ——建立模型用的校正集样本数；
m ——用于检验模型的验证集样本数；
S.D. ——校正集或验证集数据的标准偏差。
通过上述所建立的4个质控指标定量模型来测定黄芪药材中的各质控指标的含量，设立定量放行标准为：黄芪药材中水分含量≤10.0%，浸出物含量≥18.0%，黄芪甲苷含量≥0.040%，毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量≥0.020%。将未知样本光谱数据输入所建定量模型，得到各指控指标的预测值，满足定量放行标准的黄芪药材判断符合定量要求，可放行进入原药材质量判别的下个环节。所述%均指质量%：指水分质量、浸出物质量、黄芪甲苷和毛蕊异黄酮葡萄糖苷质量占干燥药材质量的百分比。
本发明将近红外光谱技术引入到黄芪药材检测领域中，并将BP人工神经网络（BPNN）理论与近红外光谱技术相结合，首次利用主成分分析（PCA）进行光谱数据压缩和有效特征提取，提高数据处理效率和模型训练精度，建立黄芪药材中水分含量、浸出物含量、黄芪甲苷含量、毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量的近红外定量校正模型。基于主成分分析的BP人工神经网络（PCA-BPNN）模型具有稳定性好、预测准确度高、外推和泛化能力强等优点。与之前传统的复杂分析方法相比，所建立的检测分析方法操作简便，准确有效，能用于药材成分快速测定。
本发明实现对黄芪原药材中各重要质控指标（水分、浸出物、黄芪甲苷及毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量）的同时快速测定和定量放行标准确定，在中药生产中从源头上控制了原料药材的质量，缩短检测时间，节约生产成本，提高生产效率和经济效益，保正黄芪药材制剂成品质量的安全性、有效性和均一性。
附图说明
图1是黄芪药材粉末近红外原始吸收光谱图。
图2是黄芪药材粉末水分含量实测值与近红外预测值的相关图。
图3是黄芪药材粉末浸出物含量实测值与近红外预测值的相关图。
图4是黄芪药材粉末水分含量实测值与近红外预测值的趋势对照图。
图5是黄芪药材粉末浸出物含量实测值与近红外预测值的趋势对照图。
图6是黄芪药材粉末黄芪甲苷含量实测值与近红外预测值的相关图。
图7是黄芪药材粉末毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量实测值与近红外预测值的相关图。
图8是黄芪药材粉末黄芪甲苷含量实测值与近红外预测值的趋势对照图。
图9是黄芪药材粉末毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量实测值与近红外预测值的趋势对照图。
具体实施方式
本发明结合附图和实施例作进一步的说明。
实施例1：基于主成分分析的BP人工神经网络算法的黄芪药材中水分和浸出物含量测定方法
（1）黄芪药材近红外光谱数据采集
将69个黄芪药材粉碎后，过80目筛，得到粒度较均匀的黄芪药材粉末，称取药材粉末2 g置于称量瓶中，保持粉末表面平整，采用漫反射光纤探头采集近红外光谱，粉末厚度为1 cm，探头与粉末表层间距为10 cm，探头测量直径为10 mm，以空气为参比，扫描次数为32，分辨率为8 cm-1，扫描光谱范围为4000-12000 cm-1，通过3次重复装样扫描得到3张单光谱，求平均光谱后得到该药材样本的最终光谱图。黄芪药材粉末近红外原始吸收光谱图见附图1。
（2）黄芪药材各质控指标的测定
① 水分测定方法：黄芪药材的水分测定根据药典的烘干法，取烘干至恒重（连续两次称重差异小于5 mg）的扁形瓶（X0），取3 g黄芪药材粉末，平铺于干燥至恒重的扁形称量瓶中，厚度不超过5 mm，精密称（X1），打开瓶盖，置真空烘箱中105℃干燥5 h，瓶盖盖好，取出移置干燥器中冷却30 min，精密称重，再置真空烘箱温度干燥1 h，冷却，称重（X2），重量差异5 mg以上者继续置烘箱中干燥，直至差异小于5 mg视为恒重。根据减失的重量，计算供试品中含水量（%）。
水分含量（%）= （X1-X2+X0 ）/X1 ×100%。
② 浸出物测定方法：取样品2 g，精密称定（X1），置100 mL的锥形瓶中，精密加水50 mL，密塞，常温超声震荡1 h，混匀后，再冷浸静置12 h，置于15 mL离心管中离心30 min，转速为3800 r/min，精密量取上清液10 mL，置已干燥至恒重的扁形瓶中（X0），在水浴上蒸干后，于105℃干燥3 h，置干燥器中冷却30 min，迅速精密称定重量（X2）。以干燥品计算供试品中水溶性浸出物的含量（%）。
浸出物的含量（%）=（X2-X0）×5 / X1×100%。
（3）光谱预处理和建模波段选择：
采用一阶导数法（Savitzky-Golay平滑）和标准正交变换算法预处理近红外光谱原始数据，分别用于消除基线漂移、噪音及固体颗粒等对光谱的影响。在7500~12000 cm-1区间的光谱存在较大的噪声，且没有显著的特征吸收，建模时不建议采用该区域内的信息。在4500~5400 cm-1和6500~7500 cm-1光谱区间有水OH基极强的合频与倍频吸收谱带，可用于药材水分含量建模。本发明还结合相关系数法，对光谱和浸出物含量相关系数进行考察，以保证光谱选择区域的准确性。最终，本发明选择4500~7500 cm-1波段范围用于水分和浸出物定量模型建立。
（4）黄芪药材水分和浸出物的近红外定量模型建立：
在4500~7500 cm-1范围内，对预处理后的近红外光谱数据（包括58个校正集，11个验证集），首先应用主成分分析法（PCA）对黄芪药材校正集样本光谱特征变量进行降维，提取出前7个主成分，其累计总贡献率达到99.59%，能够较好的反映原有光谱信息。因此选择原始光谱变量的前7个主特征变量，作为BP人工神经网络（BPNN）的输入层单元数，将已测得的58个校正集样本水分和浸出物含量作为标准输出层，建立单隐层的3层结构BPNN模型。通过选择不同的中间隐藏层单元数进行反复试验，最大迭代训练次数为1000，学习效率=0.1，动量因子=0.3。当隐层单元数为12时，误差精度达到0.001，确定了经校正集样本训练得到黄芪水分和浸出物含量的PCA-BPNN定量校正模型。所建立的定量校正模型采用相关系数（R）、相对分析误差（RPD）、校正集均方差（RMSEC）、验证集误差均方根（RMSEP）来等参数考察模型性能，当模型相关系数R越接近1，RPD值大于2.5且越大评价模型越稳定，分析准确度越高。当RMSEC和RMSEP值越小且彼此越接近时，模型具有较高的预测能力。同时采用预测相对偏差（RSEP）来评价模型对未知样品的预测能力，当RSEP值小于10%且越小时评价模型具有较好的预测能力，能够满足黄芪指标成分快速检测的要求。
表1为黄芪药材水分和浸出物含量的近红外模型的建模结果比较，从表1可以看出，2个指标的近红外模型线性良好，相关系数均在0.94以上，RMSEC值较小，RPD值均大于2.5，说明所建立水分和浸出物的PCA-BPNN近红外定量校正模型效果较好，适应性和稳定性较强。水分含量的实测值和预测值之间的相关图见附图2，浸出物含量的实测值和预测值之间的相关图见附图3。
（5）PCA-BPNN近红外定量校正模型的验证
将2个定量校正模型分别用于预测对应模型11个验证集样品中水分、浸出物含量。输入验证集样本的近红外光谱数据，输出为该样本近红外光谱所对应的黄芪水分、浸出物的含量，对所述建立的PCA-BPNN定量模型的预测能力进行验证测试。表2为水分和浸出物含量近红外模型预测结果的参数汇总，预测相关系数R均在0.98以上，RMSEP均小于1且与RMSEC值接近，RPD值远远大于2.5，RSEP均都控制在5%以内，说明所建立水分和浸出物含量的PCA-BPNN近红外分析模型具有较好的预测能力和预测准确度。黄芪药材水分含量的实测值和近红外预测值的比较见附图4，浸出物含量的实测值和近红外预测值的比较见附图5，可以看出水分和浸出物含量实测值与近红外预测值十分接近，基本保持一致。
实施例2：基于主成分分析的BP人工神经网络算法的黄芪低含量指标（黄芪甲苷和毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量）的检测方法
（1）黄芪药材低含量指标测定
① 黄芪甲苷采用高效液相色谱测定：a. 供试品溶液的制备方法为：取黄芪药材粉末约4 g，精密称定，置索氏提取器中，精密加甲醇40 mL，冷浸过夜，再加甲醇适量，加热回流4 h，提取液回收溶剂并浓缩至干，残渣加水10 mL，溶解，用水饱和的正丁醇振摇提取4次，每次40mL，合并正丁醇溶液，用氨试液充分洗涤2次，每次40mL，弃去氨液，正丁醇液蒸干，残渣加水5mL使溶解，放冷，用大孔吸附树脂，以水50mL洗脱，弃去水液，再用40%乙醇30mL洗脱，弃去洗脱液，继续用70%乙醇80mL洗脱，收集洗脱液，蒸干，残渣加甲醇溶解，转移至5mL量瓶中，加甲醇至刻度，摇匀，即得；b. 液相色谱条件：色谱柱：Agilent SB-C18分析柱（4.6×250 mm，5 μm）；流动相：乙腈-水（32:68）；蒸发光散射检测器检测；流速为1 mL/min；进样量为20 μL。理论塔板数应不低于4000。
② 毛蕊异黄酮葡萄糖苷采用高效液相色谱测定：a. 预处理方法为：取黄芪药材粉末（过四号筛）约1 g，精密称定，置圆底烧瓶中，精密加入甲醇50 mL，称定重量，加热回流4 h，放冷，再称定重量，用甲醇补足减失的重量，摇匀，滤过，精密量取续滤液25 mL，回收溶剂至干，残渣用甲醇溶解，转移至5 mL量瓶中，加甲醇至刻度，摇匀，即得；b. 液相色谱条件：色谱柱：Agilent SB-C18分析柱（4.6×250 mm，5 μm）；流动相：以乙腈为流动相A，以0.2%甲酸溶液为流动相B，进行梯度洗脱（按0～20 min，流动相（A）20→40%，20～30 min，流动相（A）40%）；检测波长260 nm；流速为1 mL/min；进样量为10 μL。理论塔板数应不低于3000。
（2）光谱预处理和光谱波段选择
采用与实施例1相同方法，通过一阶导数法（Savitzky-Golay平滑）和标准正交变换算法预处理校正集和验证集近红外光谱数据。采用相关系数法和方差分析法进行波段的选择，最终选择4500-6800cm-1作为黄芪甲苷含量模型的建模波段使用4500~6100 cm-1波段作为毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量模型的建模波段。
（3）黄芪甲苷和毛蕊异黄酮葡萄糖苷近红外定量模型建立及验证
对预处理后的近红外光谱数据（包括58个校正集，11个验证集），利用主成分分析法进行数据降维，提取出前6个主成分为主特征变量，其累计总贡献率达到99.53%，因此，选择前6个主特征变量，作为BP神经网络的输入，将已测得的58个校正集样本黄芪甲苷和毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量作为标准输出，建立单隐层的3层BPNN模型。最终确定当隐藏层单元数分别为12和13时，误差精度达到要求，训练结束后得到黄芪甲苷和毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量的PCA-BPNN网络模型。同样将验证集数据分别输入到已建的定量校正模型中，通过各模型评价指标评价模型的预测能力。
表3为黄芪药材中黄芪甲苷和毛蕊异黄酮葡萄糖苷模型模型评价结果。从表3可以看出，2个PCA-BPNN模型的校正集和验证集相关系数大于0.90，线性良好，RMSEC和RMSEP较小，RPD值均大于2.5，RSEP值也都能控制在10%以内。黄芪甲苷和毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量的PCA-BPNN模型的校正和验证结果相近，泛化能力强，具有较好的预测能力和模型稳定性。图6是黄芪甲苷近红外预测值和实际测定值之间的相关图，图7是毛蕊异黄酮葡萄糖苷近红外预测值和实际测定值之间的相关图。验证集黄芪药材黄芪甲苷含量的实测值和近红外预测值的比较见附图8，验证集毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量的实测值和近红外预测值的比较见附图9。基于主成分分析的BP人工神经网络算法建立定量模型适用于黄芪药材中低含量指标成分的分析，此近红外快速检测方法的稳定性和适用性较好。
（4）建立黄芪药材定量放行标准
通过上述所建立的4个质控指标定量模型来测定黄芪药材中的各质控指标的含量，设立定量放行标准为：黄芪药材中水分含量≤10.0%，浸出物含量≥18.0%，黄芪甲苷含量≥0.040%，毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量≥0.020%。将未知样本光谱数据输入所建定量模型，得到各指控指标的预测值，满足定量放行标准的黄芪药材判断符合定量要求，可放行进入原药材质量判别的下个环节。
本发明提出一种黄芪药材多指标快速检测方法。结果表明，将基于主成分分析的BP人工神经网络算法与近红外光谱分析相结合，可以同时对黄芪水分、浸出物、黄芪甲苷及毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量进行快速无损分析，分析结果较为准确可靠。本方法省时、无损，绿色环保，提高生产效率和经济效益，能全面反映黄芪药材质量，从黄芪制剂的生产源头控制其质量水平，保证制剂成品的安全可靠，为黄芪原药材及其中药饮片的质量控制提供了新的方法和参考。
Claims (2)
1.一种黄芪药材多指标快速检测方法，其特征在于，通过以下步骤实现：
（1）采集黄芪原药材：采集黄芪样本，经粉碎后，过80目筛，得到粒度均匀的黄芪药材粉末；
（2）测定质控指标：测定黄芪药材中水分含量、浸出物含量、黄芪甲苷含量、毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量；
（3）采集黄芪药材近红外漫反射光谱数据：称取黄芪药材粉末，采用漫反射光纤探头快速采集近红外光谱，粉末厚度为1 cm，探头与粉末表层间距为10 cm，外置探头测量直径为10 mm，扫描次数为32，分辨率为16 cm-1，通过3次重复装样扫描得到3张单光谱，平均后得到该黄芪药材样本的最终光谱图；
（4）近红外原始光谱的预处理和建模波段选择：近红外光谱原始数据要经过标准正则变换和一阶导数法预处理，对于水分和浸出物含量模型使用4500~7500 cm-1波段，对于黄芪甲苷含量模型使用4500~6800 cm-1波段，毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量模型则使用4500~6100cm-1波段；
（5）建立黄芪药材各质控指标的近红外定量模型和定量放行标准：采用基于主成分分析的BP人工神经网络计算方法同时建立近红外特征数据与水分含量、浸出物含量、黄芪甲苷含量、毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量4个质控指标的近红外定量校正模型，采用主成分分析法提取出黄芪药材光谱的主特征变量，作为BP人工神经网络的输入层单元数，建立单隐层的3层结构BPNN网络模型，根据预测的精密度和网络中间隐藏层单元数之间的关系，寻找最优隐藏层单元数，最大迭代训练次数为1000，学习效率μ=0.1，动量因子=0.3，通过所建定量模型，建立定量放行标准为：黄芪药材中水分含量≤10.0%，浸出物含量≥18.0%，黄芪甲苷含量≥0.040%，毛蕊异黄酮葡萄糖苷含量≥0.020%，完全满足定量放行标准的黄芪药材判断符合定量要求，可放行进入原药材质量判别的下个环节。
2.根据权利要求1所述的一种黄芪药材多指标快速检测方法，其特征在于，所述步骤（2）中，水分含量采用烘干称重法测定，黄芪甲苷及毛蕊异黄酮甲苷含量采用高效液相色谱法测定，测定方法参照2010版《中国药典》中黄芪含量测定的方法；浸出物含量采用水溶性浸出物测定法。
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