CN108593592A - 一种基于近红外光谱技术的半夏掺伪鉴别方法 - Google Patents
一种基于近红外光谱技术的半夏掺伪鉴别方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108593592A CN108593592A CN201810356495.XA CN201810356495A CN108593592A CN 108593592 A CN108593592 A CN 108593592A CN 201810356495 A CN201810356495 A CN 201810356495A CN 108593592 A CN108593592 A CN 108593592A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- pinellia
- tuber
- sample
- adulterant
- mixes
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 241001522129 Pinellia Species 0.000 title claims abstract description 81
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 68
- 238000002329 infrared spectrum Methods 0.000 title claims abstract description 28
- 238000012850 discrimination method Methods 0.000 title claims abstract description 20
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 25
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000010987 Kennard-Stone algorithm Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000005192 partition Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000013459 approach Methods 0.000 claims abstract description 3
- 238000002203 pretreatment Methods 0.000 claims description 15
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 2
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 abstract description 7
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 abstract description 4
- 238000010239 partial least squares discriminant analysis Methods 0.000 abstract 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 abstract 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 15
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 14
- 238000002790 cross-validation Methods 0.000 description 7
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 6
- 239000000463 material Substances 0.000 description 6
- 206010062717 Increased upper airway secretion Diseases 0.000 description 5
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 description 5
- 208000026435 phlegm Diseases 0.000 description 5
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 5
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 239000000047 product Substances 0.000 description 4
- 206010047700 Vomiting Diseases 0.000 description 3
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 3
- 241001522232 Pinellia ternata Species 0.000 description 2
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 238000001035 drying Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000000843 powder Substances 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- KDYFGRWQOYBRFD-UHFFFAOYSA-N succinic acid Chemical compound OC(=O)CCC(O)=O KDYFGRWQOYBRFD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000004809 thin layer chromatography Methods 0.000 description 2
- 230000008673 vomiting Effects 0.000 description 2
- 206010007247 Carbuncle Diseases 0.000 description 1
- 206010010071 Coma Diseases 0.000 description 1
- 206010011224 Cough Diseases 0.000 description 1
- 208000012895 Gastric disease Diseases 0.000 description 1
- 206010028813 Nausea Diseases 0.000 description 1
- 206010067868 Skin mass Diseases 0.000 description 1
- 208000012886 Vertigo Diseases 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 239000000654 additive Substances 0.000 description 1
- 230000000996 additive effect Effects 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000000149 argon plasma sintering Methods 0.000 description 1
- 238000003705 background correction Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 239000000039 congener Substances 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 239000004570 mortar (masonry) Substances 0.000 description 1
- 230000008693 nausea Effects 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 230000001681 protective effect Effects 0.000 description 1
- 238000004451 qualitative analysis Methods 0.000 description 1
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 1
- 239000010453 quartz Substances 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 210000002345 respiratory system Anatomy 0.000 description 1
- VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N silicon dioxide Inorganic materials O=[Si]=O VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 1
- 239000001384 succinic acid Substances 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 231100000889 vertigo Toxicity 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N21/359—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using near infrared light
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于近红外光谱技术的半夏掺伪鉴别方法。该方法包括以下步骤：首先模拟半夏掺伪品，向半夏中掺入不同质量百分比的虎掌南星，得到半夏二元掺伪品；采集纯半夏和半夏二元掺伪品的近红外光谱；去除异常样本后，在样本集中运用Kennard‑Stone算法划分校正集与验证集；通过比较不同光谱预处理方法及建模参数进行优化，采用判别分析法、K‑最近邻法、支持向量机或偏最小二乘‑判别分析法建立判别模型。本发明首次建立了判别正确率为100%的半夏药材真伪的近红外定性判别模型，模型建立后，只需将待测样品进行光谱扫描后带入模型计算即可实现对半夏及其掺伪品的准确鉴别，具有客观、简便、快速且无损的优点，能够进行批量鉴定。
Description
技术领域
本发明属于中药鉴别技术领域。更具体地，涉及一种基于近红外光谱技术的半夏掺伪鉴别方法。
背景技术
半夏为天南星科植物半夏Pinellia ternate (Thunb.) Breit.的干燥块茎，具有燥湿化痰，降逆止呕，消痞散结之功，用于湿痰寒痰，咳喘痰多，痰饮眩悸，风痰眩晕，痰厥头痛，呕吐反胃，胸脘痞闷，梅核气；外治痈肿痰核，为止呕之要药。由于半夏与虎掌南星为同科同属植物，其块茎性状和化学成分及其相似。虎掌南星幼小块茎经加工处理过后，与半夏药材性状极为相似，鉴别难度大，尤其是加工炮制过后更难以鉴别。不法商贩常在半夏中添加虎掌南星非法谋取利益。半夏混用及掺伪现象，冲击半夏市场，扰乱市场价格，损害了医药企业的利益，影响药材质量及疗效。
目前，对于半夏伪品及掺伪品的鉴别方法仅限于性状、显微、薄层色谱、指纹图谱、PCR等技术鉴别，2015版《中国药典》对于半夏则通过性状、显微、薄层色谱进行鉴别，含量测定通过测定总有机，以琥珀酸记。以上方法操作繁琐、需消耗有机试剂、方法专属性差，且有些方法受主观因素影响较大。当前半夏掺假现象非常严峻，因此建立一种快速有效的半夏掺伪鉴别方法显得十分重要。
近红外光谱（NIR）是介于780～2526 nm范围内的电磁波，位于中红外和可见光范围之间，近红外光谱信息主要来源于分子内部振动的合频与倍频吸收，对于含氢基团，如含C-H、N-H、O-H的物质都会产生近红外吸收。因光谱吸收强度弱，信噪比低，谱峰重叠严重等缺点，近红外光谱分析常采用化学计量学用于光谱信号的处理和定性定量分析模型的建立。近红外光谱技术可以避免人为的主观因素影响，将传统的感官指标数字化，具有客观、简便、快速、准确的特点，且不需破坏样品、不消耗化学试剂，已发展为中药鉴别的新兴绿色技术手段。
发明内容
本发明要解决的技术问题是克服现有技术的不足，提供一种基于近红外光谱技术的半夏掺伪鉴别方法。该方法采用近红外光谱技术，对非法添加物（虎掌南星）不同添加梯度的半夏进行光谱扫描，结合化学计量学，建立掺假半夏的近红外光谱判别模型，使用该模型可以自动鉴别出半夏的真伪，其鉴别方法简单、快速，鉴别结果准确，能够进行批量鉴定。
本发明的目的是提供一种基于近红外光谱技术的半夏掺伪鉴别方法。
本发明的目的通过以下技术方案予以实现：
一种基于近红外光谱技术的半夏掺伪鉴别方法，包括以下步骤：
S1. 收集不同产地的半夏和虎掌南星，分别进行前处理后，向半夏中掺入不同质量百分比的虎掌南星，分别混合均匀，得到半夏二元掺伪品；
S2. 采集纯半夏和半夏二元掺伪品的近红外光谱；
S3. 去除异常样本后，在样本集中运用Kennard-Stone算法以2～4:1的比例划分校正集与验证集；通过对预处理方法及建模参数的优化，分别采用判别分析（DA）法、K-最近邻（KNN）法、支持向量机（SVM）或偏最小二乘-判别分析（PLS-DA）法建立判别模型；
S4. 采集未知样品的近红外光谱，运用DA模型、KNN模型、SVM模型和PLS-DA模型预测未知样品的类别。
优选地，步骤S3在样本集中运用Kennard-Stone算法以3:1的比例划分校正集与验证集。
由于存在样品不均匀、光散射等干扰以及近红外仪器自身的随机噪音，故应采用合理的光谱预处理方法以消除噪音、降低样品表面不均匀和色差等因素影响，提高模型的预测精度和稳定性。
优选地，步骤S3所述判别分析法中，采用SG（7,2）平滑和一阶导数进行预处理，潜变量数为7，建模波段为6000～4500 cm-1；或者采用ND（5,2）平滑和二阶导数进行预处理。可以更为有效地消除基线漂移，能更为细致的反映不同样品之间的信息差异。
更优选地，步骤S3所述判别分析法中，采用SG（7,2）平滑和一阶导数进行预处理，潜变量数为7，建模波段为6000～4500 cm-1。
优选地，步骤S3所述K-最近邻法中，参数K值为1，采用二阶导数进行预处理；或者参数K值为3，采用一阶导数进行预处理。
更优选地，步骤S3所述K-最近邻法中，参数K值为1，采用二阶导数进行预处理。
优选地，步骤S3所述支持向量机中，参数kernel parameter和cost分别为0.05、1000，采用一阶导数进行预处理；或者参数kernel parameter和cost分别为9.00、100，采用SNV平滑和二阶导数组合进行预处理。
更优选地，步骤S3所述支持向量机中，参数kernel parameter和cost分别为0.05、1000，采用一阶导数进行预处理。
优选地，步骤S3所述偏最小二乘-判别分析法中，采用MSC或SNV进行预处理，潜变量数为14。
更优选地，步骤S3所述偏最小二乘-判别分析法中，采用MSC进行预处理，潜变量数为14。
优选地，步骤S1所述前处理为：将半夏和虎掌南星分别粉碎，过140～170目筛，于58～62℃恒温干燥4～8 h。
更优选地，步骤S1所述前处理为：将半夏和虎掌南星分别粉碎，过150目筛，于60℃恒温干燥6 h。
优选地，步骤S2采用近红外光谱仪，通过积分球漫反射方式在下列条件下采集近红外光谱：扫描范围12500～4000 cm-1，扫描频率为64 scans-1，分辨率16 cm-1。
为了提高模型的稳定性，优选地，步骤S1中，分别按占总质量百分比为5%、10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%、80%、90%、95%、100%浓度梯度的比例向半夏中掺入虎掌南星。
为了进一步提高模型的稳定性，优选地，步骤S1中所述半夏二元掺伪品共计51批。
优选地，步骤S2中分别选取31批次纯半夏和51批次半夏二元掺伪品的样品粉末进行近红外光谱扫描。
本发明方法所称的“批次”是本领域常用的一个技术术语，不同“批次”的药材之间的区别体现在：产地（即生长环境）、采收时间、贮存时间、到货入库时间等。
为了更好地建立鉴别模型，在本发明方法中，步骤S1中所述半夏的产地包括：四川、甘肃、贵州、山东等地；所述虎掌南星的产地包括：黑龙江、河北等地。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明基于近红外光谱技术鉴别半夏药材真伪的方法操作简便、快速，首次建立了模型判别正确率均为100%的半夏药材真伪的近红外定性判别模型；使用该模型可以自动准确鉴别出半夏的真伪，具有无需任何化学试剂、无样品损坏、稳定快速、绿色环保、易于操作、准确率高、重复性好的特点，能够满足即时交易和生产的需求，为半夏市场的质量监管提供科学指导，是对半夏药材及其伪品鉴别方法的有益补充，也是药材分析的一个新的发展方向，具有较良好的应用前景。
附图说明
图1为本发明82批半夏及其掺伪品的傅里叶变换近红外光谱图。
图2为本发明异常样本图（A：得分图；B：Hotelling T2离群检测）。
图3为本发明DA模型分析结果。
图4为本发明PLS-DA模型验证集预测。
具体实施方式
以下结合具体实施例来进一步说明本发明，但实施例并不对本发明做任何形式的限定。除非特别说明，本发明采用的试剂、方法和设备为本技术领域常规试剂、方法和设备。
除非特别说明，以下实施例所用试剂和材料均为市购。
本发明通过正品半夏及在正品半夏中添加一定比例的虎掌南星制成半夏掺伪品的近红外光谱图，结合化学计量学手段，建立了四种新的半夏判别模型，经验证，这四种模型的预测准确率均达100%，鉴别效果良好。
实施例1
1、样品来源
分别从企业、药材市场收集到31批次半夏和18批次虎掌南星，其中半夏的产地包括四川、甘肃、贵州、山东等地，虎掌南星的产地包括黑龙江、河北等地；所有样品均经广东省药品检验所林锦锋副主任中药师鉴定。
2、方法
（1）样品处理：将上述半夏和虎掌南星样品分别粉碎，过150目筛，置于60℃恒温干燥箱内干燥6 h后取出，置于干燥器内备用；在半夏样品中，按占总质量百分比为5%、10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%、80%、90%、95%、100%的浓度梯度，掺入虎掌南星，配制12个质量百分比的51个二元掺伪体系样品，分别用研钵混合均匀，得到半夏二元掺伪品；
（2）采集傅里叶变换近红外光谱图：分别取31批次半夏和51批次掺伪品的样品粉末，置于石英样品杯中，采用PbS检测器，积分球漫反射方式采集近红外光谱；其中，在测量前，以空气为参比，扣除背景，温度为（25.0±1）℃，湿度为(50±2)%；光谱扫描范围为12500～4000 cm-1，扫描频率为64 scans-1，分辨率为16 cm-1；每批次样品重复装样测量6次，取6次的平均光谱作为样本光谱，得到82个近红外光谱图（见图1）；
（3）由于仪器系统的误差、测量环境的变换、光谱信号的漂移等原因，可能得到异常光谱，因此，在建模之前，NIR方法开发的第一步是异常检测，以提高模型的性能；首先利用主成分分析（PCA）分析82个半夏及其掺伪品的原始近红外光谱，其中第一主成分解释68.8%的变化，前两个主成分解释样品的96.6%变化；使用前两个主成分的得分图来识别光谱及样品的空间分布；计算具有95％置信度的Hotelling T2椭圆以识别潜在的异常值，如图2所示，有一个样本在置信椭圆范围外，因此，去除1个异常样本。剩余81个样本采用Kennard-Stone（KS）算法，以3:1的比例分别对两类样本进行划分样本集，得到60个校正集样本和21个验证集样本；其中校正集用来建模，验证集用来验证模型；分别采用判别分析（DA）法、K-最近邻（KNN）法、支持向量机（SVM）、偏最小二乘-判别分析（PLS-DA）法进行优化参数及优选最佳预处理方法，从而建立较佳的判别模型。
实施例2 DA判别模型
在实施例1的基础上建立模型并验证模型的鉴别率，样品的构成及前处理方法同实施例1相同。
（1）选择预处理方法
建模时不仅需要选择含有大量有效信息的波段，还需避免沉余信息，尽可能的降低噪声干扰，所以选择样品的预处理方法尤为重要；本实施例以正确分类率（NER）及PI性能指数为筛选预处理方法的评价指标，比较了不同预处理方法对模型的影响，结果见表1。
表1 半夏及其掺伪品不同预处理方法的判别分析结果
注：Raw：光谱未处理，MSC：多元散射校正，SNV：标准正态变量变换，1std：一阶导数，2std：二阶导数，SG：Savitzky-Golay平滑，ND：Norris平滑。
由表1可知，采用SG(7,2)平滑和一阶导数（即SG(7,2)+1std）进行预处理及采用ND(5,2)平滑和二阶导数（即ND(5,2)+2std）进行预处理时，验证集的误判数均为0，正确率均达100%；其中采用SG(7,2)平滑和一阶导数（即SG(7,2)+1std）进行预处理的PI值更高，说明采用SG(7,2)+1std进行预处理的模型效果更好。
（2）选择特征波段：主成分数的选择也是优化模型的关键步骤，主成分数过多，容易出现过拟合现象，主成分数过少，不能准确表达原图谱的有效信息；因此，本实施例通过比较列出不同波段的最佳潜变量数的建模结果，选择最优的特征波段，结果见表2。
表2 半夏及其掺伪品不同光谱范围分析结果
如表2所示，潜变量数为7和特征波段为6000～4500 cm-1、潜变量数为7和特征波段为7000～6500、4250～5500 cm-1及潜变量数为9和特征波段为9000～7500、6000～4250 cm-1建立的模型误判数最少。其中潜变量数为7，特征波段为6000～4500 cm-1时，潜变量数和特征变量较少，且PI指数最高。
（3）本实施例半夏及其掺伪品近红外光谱建立的判别分析（DA）模型校正集准确率与验证集准确率分别为98.33%和100%。
其判别分析结果如图3所示，纯半夏与半夏掺伪品分为了两类。
实施例3 KNN判别模型
本实施例采用和实施例2相同的样品来源建立模型并验证模型的鉴别率，样品的构成及前处理方法也与实施例2相同。本实施例和实施例2的区别仅在于：采用K-最近邻（KNN）法建立KNN判别模型。
本实施例通过对1～10范围的K值分别进行10折交叉验证，以交叉验证错误率最低时对应的K值为最优参数；另外，本实施例还比较了不同预处理方法对KNN判别分析模型的影响，结果见表3。
表3 半夏及其掺伪品不同预处理方法的KNN判别模型结果分析
注：Raw：光谱未处理，MSC：多元散射校正，SNV：标准正态变量变换，WDS：小波去燥，1std：一阶导数，2std：二阶导数。
如表3所示，当参数K值为1，采用二阶导数进行预处理时，校正集和验证集正确分类率分别为95%、100%；当参数K值为3，采用一阶导数进行预处理时，校正集和验证集正确分类率分别为93.33%、100%；可知，当K值为1，光谱经二阶导数预处理建立的KNN判别模型效果最好。
实施例4 SVM判别模型
本实施例采用和实施例2相同的样品来源建立模型并验证模型的鉴别率，样品的构成及前处理方法也与实施例2相同。本实施例和实施例2的区别仅在于：采用支持向量机（SVM）法建立SVM判别模型。
在建立支持向量机判别模型时，需要对参数γ（程序运行中用kernel parameter表示）和核函数的参数σ2（在程序中用cost表示）进行优选。本实施例采用10折交叉验证法，以交叉验证误判率与两参数的等高线图和平均支持向量数与两参数的等高线图选取最优参数组合；另外，将不同预处理的近红外光谱变量作为SVM判别模型输入变量，采用SVM判别分析法建立分类模型，结果见表4。
表4 半夏及其掺伪品不同预处理方法的SVM判别模型分析结果
注：Raw：光谱未处理，MSC：多元散射校正，SNV：标准正态变量变换，WDS：小波去燥，1std：一阶导数，2std：二阶导数。
由表4可知，参数kernel parameter和cost分别为0.05、1000时，经一阶导数预处理方法建立的SVM判别模型效果最好，校正集和预测集正确分类率均为100%；另外，参数kernel parameter和cost分别为9.00、100时，经SNV+2std组合预处理方法建立的SVM判别模型效果也较好，校正集和预测集正确分类率均为100%。
实施例5 PLS-DA判别模型
本实施例采用和实施例2相同的样品来源建立模型并验证模型的鉴别率，样品的构成及前处理方法也与实施例2相同。本实施例和实施例2的区别仅在于：采用偏最小二乘-判别分析（PLS-DA）法建立PLS-DA判别模型。
以交叉验证均方根误差（RMSECV）、校正均方根误差（RMSEC）、预测均方根误差来评估建立的PLS-DA模型，它们的值越小，说明模型越好。灵敏度（sensitivity, Se）为纯正品正确鉴定为纯正品的比率，特异性（specifcity, Sp）为掺伪品被正确鉴定为掺伪品的比率，总的准确度（accuracy）为样本被正确鉴定为，这些参数通常用于评价模型正确分类的能力。试验中，将纯的半夏样本类标定为1，掺伪半夏样本类标定为-1，以不同预处理方法得到的变量为输入变量，采用10折（10-fold）交叉验证，根据最小RMSECV值选择最佳潜变量数（latent variables，LVs），建立不同预处理方法的PLS-DA模型，结果见表5。
表5 半夏及其掺伪品不同预处理方法的PLS-DA模型分析结果
注：Raw：光谱未处理，MSC：多元散射校正，SNV：标准正态变量变换，WDS：小波去燥，1std：一阶导数，2std：二阶导数，RMSECV：交叉验证均方根误差，RMSEC：校正均方根误差，RMSEP：预测均方根误差，Se：灵敏度，Sp：特异性，accuracy：总的准确度。
从表5得出，半夏及其掺伪品光谱经MSC或SNV预处理，潜变量数为14时，建立的PLS-DA模型Se、Sp和准确度均为1；其中，光谱经MSC预处理时，RMSECV和RMSEP值最小，说明光谱经MSC预处理的效果最好。
另外，图4绘制了PLS-DA模型验证集的预测Y值，以显示经MSC预处理建立的PLS-DA模型的分类情况。从图4可看出，1代表正品，-1代表伪品，从图中可以看出两类样品分布在各自区域范围内，互不交叉，具有较好的分类界限，说明模型专属较好。
本发明上述四种模式鉴别方法均可对半夏及其掺伪品进行准确鉴别，模型预测准确率均达100%，可用于半夏及其掺伪的鉴别研究。
Claims (8)
1.一种基于近红外光谱技术的半夏掺伪鉴别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1. 收集不同产地的半夏和虎掌南星，分别进行前处理后，向半夏中掺入不同质量百分比的虎掌南星，分别混合均匀，得到半夏二元掺伪品；
S2. 采集纯半夏和半夏二元掺伪品的近红外光谱；
S3. 去除异常样本后，剩余样本运用Kennard-Stone算法以2～4:1的比例划分校正集与验证集；通过对预处理方法及建模参数的优化，分别采用判别分析法、K-最近邻法、支持向量机或偏最小二乘-判别分析法建立判别模型；
S4. 采集未知样品的近红外光谱，运用DA模型、KNN模型、SVM模型和PLS-DA模型预测未知样品的类别。
2. 根据权利要求1所述的半夏掺伪鉴别方法，其特征在于，步骤S3所述判别分析法中，采用SG（7,2）平滑和一阶导数进行预处理，潜变量数为7，建模波段为6000～4500 cm-1；或者采用ND（5,2）平滑和二阶导数进行预处理。
3.根据权利要求1所述的半夏掺伪鉴别方法，其特征在于，步骤S3所述K-最近邻法中，参数K值为1，采用二阶导数进行预处理；或者参数K值为3，采用一阶导数进行预处理。
4. 根据权利要求1所述的半夏掺伪鉴别方法，其特征在于，步骤S3所述支持向量机中，参数kernel parameter和cost分别为0.05、1000，采用一阶导数进行预处理；或者参数kernel parameter和cost分别为9.00、100，采用SNV平滑和二阶导数组合进行预处理。
5.根据权利要求1所述的半夏掺伪鉴别方法，其特征在于，步骤S3所述偏最小二乘-判别分析法中，采用MSC或SNV进行预处理，潜变量数为14。
6. 根据权利要求1所述的半夏掺伪鉴别方法，其特征在于，步骤S1所述前处理为：将半夏和虎掌南星分别粉碎，过140～170目筛，于58～62℃恒温干燥4～8 h。
7. 根据权利要求1所述的半夏掺伪鉴别方法，其特征在于，步骤S2采用近红外光谱仪，通过积分球漫反射方式在下列条件下采集近红外光谱：扫描范围12500～4000 cm-1，扫描频率为64 scans-1，分辨率16 cm-1。
8.根据权利要求1所述的半夏掺伪鉴别方法，其特征在于，步骤S1中，分别按占总质量百分比为5%、10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%、80%、90%、95%、100%浓度梯度的比例向半夏中掺入虎掌南星。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810356495.XA CN108593592A (zh) | 2018-04-19 | 2018-04-19 | 一种基于近红外光谱技术的半夏掺伪鉴别方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810356495.XA CN108593592A (zh) | 2018-04-19 | 2018-04-19 | 一种基于近红外光谱技术的半夏掺伪鉴别方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108593592A true CN108593592A (zh) | 2018-09-28 |
Family
ID=63613575
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810356495.XA Pending CN108593592A (zh) | 2018-04-19 | 2018-04-19 | 一种基于近红外光谱技术的半夏掺伪鉴别方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108593592A (zh) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111125629A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-05-08 | 温州大学 | 一种域自适应的pls回归模型建模方法 |
| CN112528806A (zh) * | 2020-12-02 | 2021-03-19 | 广东省农业科学院农产品公共监测中心 | 基于仿生嗅觉的单丛茶香气类型分类方法、装置 |
| CN112730312A (zh) * | 2021-02-03 | 2021-04-30 | 西北农林科技大学 | 一种基于近红外光谱技术的掺杂牛初乳定性识别方法 |
| CN113313157A (zh) * | 2021-05-22 | 2021-08-27 | 福州大学 | 一种基于机器学习的藕粉产地判别方法 |
| CN113536927A (zh) * | 2021-06-15 | 2021-10-22 | 南昌海关技术中心 | 一种赣南脐橙鉴别方法、系统及存储介质 |
| CN114076745A (zh) * | 2020-08-20 | 2022-02-22 | 成都市食品药品检验研究院 | 一种基于云端-互联便携式近红外技术的西红花鉴别方法及其掺伪品定量预测方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101532954A (zh) * | 2008-03-13 | 2009-09-16 | 天津天士力现代中药资源有限公司 | 一种用红外光谱结合聚类分析鉴定中药材的方法 |
| CN105158202A (zh) * | 2015-09-07 | 2015-12-16 | 天津工业大学 | 一种芝麻油品牌快速、无损鉴别方法 |
| CN105334183A (zh) * | 2014-08-07 | 2016-02-17 | 重庆医科大学 | 一种基于近红外光谱鉴别法定麻黄药材的方法 |
| CN106404711A (zh) * | 2016-08-15 | 2017-02-15 | 中山市中智药业集团有限公司 | 一种鉴别山药破壁饮片掺假的方法 |
| CN109060709A (zh) * | 2018-07-03 | 2018-12-21 | 东北农业大学 | 一种基于红外光谱技术检测牛乳热处理程度的方法 |
-
2018
- 2018-04-19 CN CN201810356495.XA patent/CN108593592A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101532954A (zh) * | 2008-03-13 | 2009-09-16 | 天津天士力现代中药资源有限公司 | 一种用红外光谱结合聚类分析鉴定中药材的方法 |
| CN105334183A (zh) * | 2014-08-07 | 2016-02-17 | 重庆医科大学 | 一种基于近红外光谱鉴别法定麻黄药材的方法 |
| CN105158202A (zh) * | 2015-09-07 | 2015-12-16 | 天津工业大学 | 一种芝麻油品牌快速、无损鉴别方法 |
| CN106404711A (zh) * | 2016-08-15 | 2017-02-15 | 中山市中智药业集团有限公司 | 一种鉴别山药破壁饮片掺假的方法 |
| CN109060709A (zh) * | 2018-07-03 | 2018-12-21 | 东北农业大学 | 一种基于红外光谱技术检测牛乳热处理程度的方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 范益晖: "基于近红外光谱的香榧产地分级方法研究", 《万方数据》 * |
| 钟珍珍: "近红外光谱技术对于掺假原奶判别的可行性研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 * |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111125629A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-05-08 | 温州大学 | 一种域自适应的pls回归模型建模方法 |
| CN111125629B (zh) * | 2019-12-25 | 2023-04-07 | 温州大学 | 一种域自适应的pls回归模型建模方法 |
| CN114076745A (zh) * | 2020-08-20 | 2022-02-22 | 成都市食品药品检验研究院 | 一种基于云端-互联便携式近红外技术的西红花鉴别方法及其掺伪品定量预测方法 |
| CN112528806A (zh) * | 2020-12-02 | 2021-03-19 | 广东省农业科学院农产品公共监测中心 | 基于仿生嗅觉的单丛茶香气类型分类方法、装置 |
| CN112528806B (zh) * | 2020-12-02 | 2023-06-16 | 广东省农业科学院农业质量标准与监测技术研究所 | 基于仿生嗅觉的单丛茶香气类型分类方法、装置 |
| CN112730312A (zh) * | 2021-02-03 | 2021-04-30 | 西北农林科技大学 | 一种基于近红外光谱技术的掺杂牛初乳定性识别方法 |
| CN113313157A (zh) * | 2021-05-22 | 2021-08-27 | 福州大学 | 一种基于机器学习的藕粉产地判别方法 |
| CN113536927A (zh) * | 2021-06-15 | 2021-10-22 | 南昌海关技术中心 | 一种赣南脐橙鉴别方法、系统及存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108593592A (zh) | 一种基于近红外光谱技术的半夏掺伪鉴别方法 | |
| Chen et al. | Discrimination of Ganoderma lucidum according to geographical origin with near infrared diffuse reflectance spectroscopy and pattern recognition techniques | |
| CN108760677A (zh) | 一种基于近红外光谱技术的法半夏掺伪鉴别方法 | |
| CN103033486B (zh) | 陈皮及广陈皮药材质量的近红外光谱监控方法 | |
| CN103776777B (zh) | 一种用近红外光谱技术识别不同生长方式人参及对人参中组分含量测定的方法 | |
| CN103091274B (zh) | 近红外漫反射光谱测定注射用丹参多酚酸水分含量的方法 | |
| CN103969211B (zh) | 一种采用近红外光谱检测复方丹参片水分含量的方法 | |
| CN103411906B (zh) | 珍珠粉和贝壳粉的近红外光谱定性鉴别方法 | |
| CN106918572B (zh) | 马铃薯复配主食中马铃薯含量的测定方法 | |
| CN103439288A (zh) | 一种银杏叶药材实时放行检测方法 | |
| CN109374569A (zh) | 一种基于太赫兹光谱的奶粉中三聚氰胺含量的检测方法 | |
| CN104359853A (zh) | 利用近红外光谱法快速检测钩藤药材的方法及应用 | |
| Chen et al. | Rapid identification of three varieties of Chrysanthemum with near infrared spectroscopy | |
| CN104345045A (zh) | 一种基于化学模式识别和近红外光谱的相似药材鉴别方法 | |
| CN103411895B (zh) | 珍珠粉掺伪的近红外光谱鉴别方法 | |
| CN101957316A (zh) | 一种用近红外光谱技术鉴别响水大米的方法 | |
| Fan et al. | Quality assessment of Fritillariae cirrhosae using portable NIR spectrometer | |
| Xu et al. | Protected Geographical Indication Identification of a Chinese Green Tea (Anji‐White) by Near‐Infrared Spectroscopy and Chemometric Class Modeling Techniques | |
| CN104697956B (zh) | 一种快速测定人凝血因子viii成品中水分含量的方法 | |
| CN109932336A (zh) | 一种全麦粉的快速鉴别方法 | |
| CN110084227A (zh) | 基于近红外光谱技术的模式识别方法 | |
| CN105784951A (zh) | 一种六味地黄丸浓缩丸生药粉多指标快速检测方法 | |
| CN104819955B (zh) | 基于粒子群最小二乘支持向量机算法检测川芎方法及应用 | |
| CN106872398A (zh) | 一种hmx炸药水分含量快速测量方法 | |
| Han et al. | A rapid identification of four medicinal chrysanthemum varieties with near infrared spectroscopy |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180928 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |