CN110220866A - 一种基于cars-svm算法的淫羊藿药材质量快速检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于中药材质量分析领域，具体涉及一种基于CARS‑SVM算法快速检测淫羊藿药材质量的方法，包括以下步骤：（1）采集若干批淫羊藿药材；（2）通过传统方法得出样品中的水分含量、浸出物含量、淫羊藿苷含量；（3）采集淫羊藿药材的近红外原始光谱；（4）对近红外原始光谱进行数据处理；（5）采用KS算法划分校正集和验证集；（6）采用CARS‑SVM算法分别建立近红外光谱与水分、浸出物及淫羊藿苷含量之间的校正模型；（7）按所述步骤（3）和（4）的方法获取未知样品光谱，导入已建立的CARS‑SVM定量模型获得所述未知淫羊藿样品的水分、浸出物及淫羊藿苷含量。本发明具有快速简单和精度高的优势，在生产源头上控制中药质量，保证最终产品质量的安全性和有效性。
Description
技术领域
本发明属于中药材质量分析领域，具体涉及一种基于CARS-SVM算法的淫羊藿药材质量快速检测方法。
背景技术
淫羊藿为小檗科Berberidaceae淫羊藿属Epimedium L.多年生草本植物的干燥地上部分，是一味应用历史十分悠久的传统中药，具有强筋骨、祛风寒、补肾阳的功效，已被广泛应用于治疗阳痿遗精、风湿痹痛、腰膝酸软等症状。现代药理学研究表明淫羊藿对于冠心病、高血压、糖尿病以及骨质疏松症等疾病也具有一定的疗效。此外，淫羊藿是一味药食两用植物，可以改善性功能和神经功能，如今作为原材料已被广泛应用于保健食品中。淫羊藿化学成分复杂，其质量会因其产地、品种、加工方式等因素的不同而存在巨大的差异。传统的药材质量检测方法费时、费力，难以满足中药现代化发展的要求，并且往往采用单一指标成分控制药材质量，忽略了中药成分的复杂性。因此亟需一种能全面高效地对中药材进行质量评价的新方法，从生产源头保证成品质量的稳定性、有效性和安全性。
近红外光谱技术（Near infrared spectroscopy, NIRS）作为一种高新分析技术，由于具有分析速度快、测量重复性好、分析效率高、分析成本低、不破坏样本、样本无需预处理的特点而使得上述问题得以解决。由于近红外光谱存在谱带宽、谱峰重叠严重、吸收强度弱、信噪比低等问题，无法使用 NIRS对样品直接进行定性或定量的分析，需要借助偏最小二乘法（PLS）等化学计量学方法建立起关联丰富光谱信息和目标变量的定量或定性校正模型之后才可预测样品的组成和性质。淫羊藿等中药材是一个包含许多组分的复杂体系，淫羊藿中的近红外光谱与质控指标的关系趋向于非线性。常用的PLS方法的缺陷在于其构建“光谱-性质”之间的关系是线性的，不适合复杂体系的建模，而SVM方法在构建非线性关系时具有显著优势。此外，目前近红外模型的建立往往基于全部光谱，然而全部光谱信号中除有效信息外，还包含有背景和随机噪音等干扰因素的信息，会降低模型的稳健性和预测精度。竞争性自适应重加权算法（CARS）可以高效提取有用信息，剔除冗余干扰信息，从而提高计算效率和模型性能。
本发明结合近红外光谱技术与CARS-SVM算法，可以快速高效地反映淫羊藿各质控指标的含量变化，对于药材筛选和中药制剂产品质量的全面控制具有重要的发展前景及应用价值。
发明内容
本发明的目的是为了克服现有技术存在的缺点和不足，而提供一种基于CARS-SVM算法的淫羊藿药材质量快速检测方法。
本发明所采取的技术方案如下：一种基于CARS-SVM算法的淫羊藿药材质量快速检测方法，包括如下水分含量测定、浸出物含量测定及淫羊藿苷含量测定步骤中的至少一项：
A、水分含量测定包括如下步骤：
（1）采集多批次的淫羊藿药材，粉碎过筛，得到若干淫羊藿粉末样品；
（2）测定淫羊藿样品中的水分含量；
（3）采集每个淫羊藿样品的近红外原始光谱；
（4）分别对每个淫羊藿样品的近红外原始光谱进行预处理；所述预处理具体为：采用一阶导数结合SG平滑方法对所述原始光谱进行预处理；
（5）采用KS算法划分校正集和验证集；
（6）利用校正集构建水分的CARS-SVM模型，利用验证集对模型进行验证；所述CARS-SVM模型建立的具体步骤为：采用CARS方法筛选有效波长变量，采用SVM算法建立所述有效波长与所述水分含量之间的定量校正模型；
（7）按照所述步骤（3）和步骤（4）方法获取未知淫羊藿样品的近红外光谱，导入建立的定量校正模型获得所述未知淫羊藿药材样品的水分含量值；
B、浸出物含量测定包括如下步骤：
（1）采集多批次的淫羊藿药材，粉碎过筛，得到若干淫羊藿粉末样品；
（2）测定淫羊藿样品中的浸出物含量；
（3）采集每个淫羊藿样品的近红外原始光谱；
（4）分别对每个淫羊藿样品的近红外原始光谱进行预处理；所述预处理具体为：采用一阶导数结合SG平滑方法对所述原始光谱进行预处理；
（5）采用KS算法划分校正集和验证集；
（6）利用校正集构建浸出物的CARS-SVM模型，利用验证集对模型进行验证；所述CARS-SVM模型建立的具体步骤为：采用CARS方法筛选有效波长变量，采用SVM算法建立所述有效波长与所述浸出物含量之间的定量校正模型；
（7）按照所述步骤（3）和步骤（4）方法获取未知淫羊藿样品的近红外光谱，导入建立的定量校正模型获得所述未知淫羊藿药材样品的浸出物含量值；
C、淫羊藿苷含量测定包括如下步骤：
（1）采集多批次的淫羊藿药材，粉碎过筛，得到若干淫羊藿粉末样品；
（2）测定淫羊藿样品中的淫羊藿苷含量；
（3）采集每个淫羊藿样品的近红外原始光谱；
（4）分别对每个淫羊藿样品的近红外原始光谱进行预处理；所述预处理具体为：采用一阶导数结合SG平滑方法对所述原始光谱进行预处理；
（5）采用KS算法划分校正集和验证集；
（6）利用校正集构建淫羊藿苷的CARS-SVM模型，利用验证集对模型进行验证；所述CARS-SVM模型建立的具体步骤为：采用CARS方法筛选有效波长变量，采用SVM算法建立所述有效波长与所述淫羊藿苷含量之间的定量校正模型；
（7）按照所述步骤（3）和步骤（4）方法获取未知淫羊藿样品的近红外光谱，导入建立的定量校正模型获得所述未知淫羊藿药材样品的淫羊藿苷含量值。
所述的一种基于CARS-SVM算法的淫羊藿药材质量快速检测方法，其特征在于：所述水分含量测定的步骤（2）中，采用烘干法测定所述淫羊藿药材中的水分含量；所述浸出物含量测定的步骤（2）中，采用冷浸法测定所述淫羊藿药材中的浸出物含量；所述淫羊藿苷含量测定的步骤（2）中，采用高效液相色谱法测定所述淫羊藿药材中的淫羊藿苷含量。
所述的一种基于CARS-SVM算法的淫羊藿药材质量快速检测方法，其特征在于，所述水分含量测定、所述浸出物含量测定以及所述淫羊藿苷含量测定的所述步骤（3）中，采集淫羊藿样本的近红外原始光谱具体过程如下：精密称取淫羊藿药材粉末，置于称量瓶中，采用漫反射法采集近红外原始光谱，以空气为参比；光谱采集条件：扫描范围为4000-12000cm-1，扫描次数为32次，分辨率为8 cm-1。每个样品采集3张光谱，计算平均光谱。
所述的一种基于CARS-SVM算法的淫羊藿药材质量快速检测方法，其特征在于，所述水分含量测定、所述浸出物含量测定以及所述淫羊藿苷含量测定的所述步骤（5）中，校正集和验证集中样品数之比为 4:1。
所述的一种基于CARS-SVM算法的淫羊藿药材质量快速检测方法，其特征在于，所述水分含量测定、所述浸出物含量测定以及所述淫羊藿苷含量测定的所述步骤（5）中，利用校正集样本建立定量校正模型，利用验证集评价模型的预测精度。
所述的一种基于CARS-SVM算法的淫羊藿药材质量快速检测方法，其特征在于，所述水分含量测定、所述浸出物含量测定以及所述淫羊藿苷含量测定的所述步骤（6）中，采用CARS方法筛选有效波长变量时，设置蒙特卡罗采样次数为100。
所述的一种基于CARS-SVM算法的淫羊藿药材质量快速检测方法，其特征在于，所述水分含量测定的所述步骤（6）中，采用CARS方法筛选出123个有效波长变量；所述浸出物含量测定的所述步骤（6）中，采用CARS方法筛选出83个有效波长变量；在所述淫羊藿苷含量测定的所述步骤（6）中，采用CARS方法筛选出78个有效波长变量。
所述的一种基于CARS-SVM算法的淫羊藿药材质量快速检测方法，其特征在于，所述水分含量测定、所述浸出物含量测定以及所述淫羊藿苷含量测定的所述步骤（6）中，还包括对所建校正模型的预测性能进行评价的步骤，所述评价指标包括校正集相关系数（RC）、预测集相关系数（RP）、校正集均方根误差（RMSEC）、验证集均方根误差（RMSEP）、预测相对偏差（RSEP）。R值接近于1，表明模型的预测性能越好；RMSEC和RMSEP的大小与样品化学值相关，这两个参数越小且越接近，则表明模型性能越佳，预测精度越高；当RSEP值小于10%时，认为定量校正模型适用于所述淫羊藿药材的检测。
所述的一种基于CARS-SVM算法的淫羊藿药材质量快速检测方法，其特征在于，所述淫羊藿药材的合格指标为：水分含量≤12.0%，浸出物含量≥15.0%且淫羊藿苷含量≥0.50%。
本发明提供了一种上述的检测淫羊藿方法在淫羊藿药材质量检测和控制领域中的用途。
本发明的有益效果如下：
本发明所述的一种基于CARS-SVM算法的淫羊藿药材质量快速检测方法，将近红外光谱技术和CARS-SVM算法引入到淫羊藿药材的质量控制中，不仅可以快速测定各种质控指标（水分、浸出物、淫羊藿苷）的含量，还实现了对药材质量的全面检测。所采用的CARS-SVM算法可以在筛选有效波长变量之后，构建其与目标属性之间的高性能校正模型，可明显提高检测结果的准确度。该发明方法操作简单，预测精度较高，具有药材现场筛选和质量全面检测的应用前景，可以快速判断淫羊藿药材质量是否合格，确定其能否进入后续生产环节，从而既可以节约时间和生产成本，提高经济效益，又可以在中药生产源头上控制质量，保证最终产品质量的安全性和有效性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1是淫羊藿药材粉末近红外原始光谱图；
图2是淫羊藿粉末一阶导数-SG平滑预处理光谱图；
图3是淫羊藿粉末水分含量实测值与近红外预测值的相关图；
图4是淫羊藿药材粉末水分实测值与近红外预测值的比较图；
图5是淫羊藿药材粉末浸出物含量实测值与近红外预测值的相关图；
图6是淫羊藿药材粉末浸出物实测值与近红外预测值的比较图；
图7是淫羊藿药材粉末淫羊藿苷含量实测值与近红外预测值的相关图；
图8是淫羊藿药材粉末淫羊藿苷含量实测值与近红外预测值的比较图；
图9为本发明的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
本发明下述实例提供了一种基于CARS-SVM算法的淫羊藿药材质量快速检测方法，包括如下水分含量测定、浸出物含量测定及淫羊藿苷含量测定步骤中的至少一项：
实施例1
水分含量测定包括如下步骤：
（1）采集147批次的淫羊藿药材，粉碎，过80目筛，得到粒度均匀淫羊藿药材粉末，装于自封袋中共得到147个样品；
（2）采用烘干法测定147个淫羊藿样品中的水分的含量，具体步骤如下：取烘干至恒重(连续两次称重差异小于5 mg)的扁形瓶(X0)，取2 g淫羊藿药材粉末，精密称重(X1)，置105℃真空烘箱中5 h，取出置干燥器中冷却30 min，称重，再置真空烘箱中烘1 h，称重(X2)。重量差异在5 mg以上者继续置于烘箱中直至差异小于5 mg。根据减失的重量，计算供试品中含水量(%)。
水分含量(%)=(X2－X1)/(X1－X0)×100%。
（3）精密称取淫羊藿药材粉末1 g，置于称量瓶中，保持粉末表面平整，采用漫反射法采集近红外光谱，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，采集147个样品的光谱，每个样品扫描重复3次，取平均光谱。147批淫羊藿样品的近红外原始光谱图如图1所示。
（4）采用一阶导数结合SG平滑方法对上述近红外原始光谱进行预处理，预处理之后的光谱图如图2所示。
（5）剔除异常样本后采用KS算法划分校正集和验证集，最终校正集包含110个淫羊藿样本，验证集包含36个样本。
（6）采用CARS方法筛选有效波长变量，设置蒙特卡罗采样次数为100，最终筛选出123个有效波长变量，采用SVM算法建立校正集中所述123个有效波长变量与所述水分含量之间的定量校正模型；采用所建CARS-SVM模型预测验证集淫羊藿样本的水分含量，验证校正模型的预测精度。
（7）对所建校正模型的预测性能进行评价的步骤，所述评价指标包括校正集相关系数（RC）、预测集相关系数（RP）、校正集均方根误差（RMSEC）、验证集均方根误差（RMSEP）、预测相对偏差（RSEP）。R值接近于1，表明模型的预测性能越好；RMSEC和RMSEP的大小与样品化学值相关，这两个参数越小且越接近，则表明模型性能越佳，预测精度越高；当RSEP值小于10%时，认为定量校正模型适用于所述淫羊藿药材的检测。如下表1所述为淫羊藿药材的水分定量校正模型参数。从表1可以看出校正集的RC值为0.9752，RMSEC值为0.2200，说明所建立的水分CRAS-SVM模型效果较好，可以满足淫羊藿药材水分定量检测的要求。所述淫羊藿水分含量实测值与近红外预测值的相关图如图3所示。采用所建CARS-SVM模型用于预测验证集中淫羊藿样本的水分含量，RP值为0.9373，RMSEP值为0.3580，其与RMSEC值接近且均较小，RSEP值为4.22%，说明所建立的淫羊藿水分CARS-SVM模型具有良好的稳定性和预测能力。图4是验证集中淫羊藿水分实测值与近红外预测值的比较图。
（8）将未知淫羊藿药材样品按所述步骤（3）和（4）的方法获取样品光谱，导入已建立的CARS-SVM定量模型获得所述未知淫羊藿样品的水分含量。采用所述的一种基于CARS-SVM算法的淫羊藿药材质量快速检测方法计算得到的所述未知淫羊藿药材样品水分含量≤12.0%。
实施例2
浸出物含量测定包括如下步骤：
（1）采集147批次的淫羊藿药材，粉碎，过80目筛，得到粒度均匀淫羊藿药材粉末，装于自封袋中共得到147个样品；
（2）采用冷浸法测定147个淫羊藿样品中的浸出物的含量，具体步骤如下：取样品约2g，精密称定(X1)，置100 ml的锥形瓶中，精密加水50 ml，密塞，冷浸，前6个小时内时时振摇，再静置18小时，摇匀，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(X0)中，在水浴锅上挥干溶剂后，置于105 ℃烘箱中3小时，之后置干燥器中冷却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(%)。
浸出物的含量(%)=（X2－X0）×5/X1×100%
（3）精密称取淫羊藿药材粉末1 g，置于称量瓶中，保持粉末表面平整，采用漫反射法采集近红外光谱，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，采集147个样品的光谱，每个样品扫描重复3次，取平均光谱。147批淫羊藿样品的近红外原始光谱图如图1所示。
（4）采用一阶导数结合SG平滑方法对上述近红外原始光谱进行预处理，预处理之后的光谱图如图2所示。
（5）剔除异常样本后采用KS算法划分校正集和验证集，最终校正集包含111个淫羊藿样本，验证集包含34个样本。
（6）采用CARS方法筛选有效波长变量，设置蒙特卡罗采样次数为100，最终筛选出83个有效波长变量，采用SVM算法建立校正集中所述83个有效波长变量与所述浸出物含量之间的定量校正模型；采用所建CARS-SVM模型预测验证集淫羊藿样本的浸出物含量，验证校正模型的预测精度。
（7）对所建校正模型的预测性能进行评价的步骤，所述评价指标包括校正集相关系数（RC）、预测集相关系数（RP）、校正集均方根误差（RMSEC）、验证集均方根误差（RMSEP）、预测相对偏差（RSEP）。R值接近于1，表明模型的预测性能越好；RMSEC和RMSEP的大小与样品化学值相关，这两个参数越小且越接近，则表明模型性能越佳，预测精度越高；当RSEP值小于10%时，认为定量校正模型适用于所述淫羊藿药材的检测。如下表2所述为淫羊藿药材的浸出物定量校正模型参数。从表2可以看出校正集的RC值为0.9723，RMSEC值为0.8221，说明所建立的浸出物CRAS-SVM模型效果较好，可以满足淫羊藿浸出物定量检测的要求。所述淫羊藿浸出物含量实测值与近红外预测值的相关图如图5所示。采用所建CARS-SVM模型用于预测验证集中淫羊藿样本的浸出物含量，RP值为0.8803，RMSEP值为1.2638，与RMSEC值接近且均较小，RSEP值为6.18%，小于10%，说明所建立的淫羊藿浸出物CARS-SVM模型具有良好的稳定性和预测能力。图是6验证集中淫羊藿浸出物实测值与近红外预测值的比较图。
（8）将未知淫羊藿药材样品按所述步骤（3）和（4）的方法获取样品光谱，导入已建立的CARS-SVM定量模型获得所述未知淫羊藿样品的浸出物含量。采用所述的一直能够基于CARS-SVM算法的淫羊藿药材质量快速检测方法计算得到的所述未知淫羊藿药材样品浸出物含量≥15.0%。
实施例3
淫羊藿苷含量测定包括如下步骤：
（1）采集147批次的淫羊藿药材，粉碎，过80目筛，得到粒度均匀淫羊藿药材粉末，装于自封袋中共得到147个样品；
（2）采用高效液相色谱法法测定147个淫羊藿样品中的淫羊藿苷的含量，具体步骤如下：预处理方法：取淫羊藿药材粉末0.2g，精密称定，精密加入稀乙醇20ml，超声提取0.5 h，放冷，用稀乙醇补足失重。取适量样品溶液于1.5 ml离心管中在转速13000 r/min条件下离心10 min，取上清液，即得。色谱条件：色谱柱为Lichrospher C18(4.6*250mm)；流动相A相为纯水，B相为乙腈；设置为0-20 min，30% B；检测波长为270 nm，温度为25℃，流速为1 ml/min，进样量为10 μl。
（3）精密称取淫羊藿药材粉末1 g，置于称量瓶中，保持粉末表面平整，采用漫反射法采集近红外光谱，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，采集147个样品的光谱，每个样品扫描重复3次，取平均光谱。147批淫羊藿样品的近红外原始光谱图如图1所示。
（4）采用一阶导数结合SG平滑方法对上述近红外原始光谱进行预处理，预处理之后的光谱图如图2所示。
（5）剔除异常样本后采用KS算法划分校正集和验证集，最终校正集包含111个淫羊藿样本，验证集包含32个样本。
（6）采用CARS方法筛选有效波长变量，设置蒙特卡罗采样次数为100，最终筛选出78个有效波长变量，采用SVM算法建立校正集中所述78个有效波长变量与所述淫羊藿苷含量之间的定量校正模型；采用所建CARS-SVM模型用于预测验证集中淫羊藿样本的淫羊藿苷含量，验证校正模型的预测精度。
（7）对所建校正模型的预测性能进行评价的步骤，所述评价指标包括校正集相关系数（RC）、预测集相关系数（RP）、校正集均方根误差（RMSEC）、验证集均方根误差（RMSEP）、预测相对偏差（RSEP）。R值接近于1，表明模型的预测性能越好；RMSEC和RMSEP的大小与样品化学值相关，这两个参数越小且越接近，则表明模型性能越佳，预测精度越高；当RSEP值小于10%时，认为定量校正模型适用于所述淫羊藿药材的检测。如下表3所述为淫羊藿药材的淫羊藿苷定量校正模型参数。从表3可以看出校正集的RC值为0.9328，RMSEC值为0.0420，说明所建立的CRAS-SVM模型效果较好，用于定量分析的效果较理想。所述淫羊藿淫羊藿苷含量实测值与近红外预测值的相关图如图7所示。采用所建CARS-SVM模型用于预测验证集中淫羊藿样本的淫羊藿苷含量，虽然RP值（0.7434）相对较低，但是RMSEP值为0.0586，与RMSEC值接近且均较小，RSEP值为17.63%，预测能力欠佳但尚可接受，说明所建立的淫羊藿苷CARS-SVM模型具有较好的稳定性和预测能力。图8是验证集中淫羊藿药材淫羊藿苷实测值与近红外预测值的比较图。
（8）将未知淫羊藿药材样品按所述步骤(3)和（4）的方法获取样品光谱，导入已建立的CARS-SVM定量模型获得所述未知淫羊藿样品的淫羊藿苷含量。采用所述的基于CARS-SVM算法的淫羊藿药材质量快速检测方法计算得到的所述未知淫羊藿药材样品淫羊藿苷含量≥0.5%。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (10)
1.一种基于CARS-SVM算法的淫羊藿药材质量快速检测方法，其特征在于，包括如下水分含量测定、浸出物含量测定及淫羊藿苷含量测定步骤中的至少一项：
A、水分含量测定包括如下步骤：
（1）采集多批次的淫羊藿药材，粉碎过筛，得到若干淫羊藿粉末样品；
（2）测定淫羊藿样品中的水分含量；
（3）采集每个淫羊藿样品的近红外原始光谱；
（4）分别对每个淫羊藿样品的近红外原始光谱进行预处理；所述预处理具体为：采用一阶导数结合SG平滑方法对所述原始光谱进行预处理；
（5）采用KS算法划分校正集和验证集；
（6）利用校正集构建水分的CARS-SVM模型，利用验证集对模型进行验证；所述CARS-SVM模型建立的具体步骤为：采用CARS方法筛选有效波长变量，采用SVM算法建立所述有效波长与所述水分含量之间的定量校正模型；
（7）按照所述步骤（3）和步骤（4）方法获取未知淫羊藿样品的近红外光谱，导入建立的定量校正模型获得所述未知淫羊藿药材样品的水分含量值；
B、浸出物含量测定包括如下步骤：
（1）采集多批次的淫羊藿药材，粉碎过筛，得到若干淫羊藿粉末样品；
（2）测定淫羊藿样品中的浸出物含量；
（3）采集每个淫羊藿样品的近红外原始光谱；
（4）分别对每个淫羊藿样品的近红外原始光谱进行预处理；所述预处理具体为：采用一阶导数结合SG平滑方法对所述原始光谱进行预处理；
（5）采用KS算法划分校正集和验证集；
（6）利用校正集构建浸出物的CARS-SVM模型，利用验证集对模型进行验证；所述CARS-SVM模型建立的具体步骤为：采用CARS方法筛选有效波长变量，采用SVM算法建立所述有效波长与所述浸出物含量之间的定量校正模型；
（7）按照所述步骤（3）和步骤（4）方法获取未知淫羊藿样品的近红外光谱，导入建立的定量校正模型获得所述未知淫羊藿药材样品的浸出物含量值；
C、淫羊藿苷含量测定包括如下步骤：
（1）采集多批次的淫羊藿药材，粉碎过筛，得到若干淫羊藿粉末样品；
（2）测定淫羊藿样品中的淫羊藿苷含量；
（3）采集每个淫羊藿样品的近红外原始光谱；
（4）分别对每个淫羊藿样品的近红外原始光谱进行预处理；所述预处理具体为：采用一阶导数结合SG平滑方法对所述原始光谱进行预处理；
（5）采用KS算法划分校正集和验证集；
（6）利用校正集构建淫羊藿苷的CARS-SVM模型，利用验证集对模型进行验证；所述CARS-SVM模型建立的具体步骤为：采用CARS方法筛选有效波长变量，采用SVM算法建立所述有效波长与所述淫羊藿苷含量之间的定量校正模型；
（7）按照所述步骤（3）和步骤（4）方法获取未知淫羊藿样品的近红外光谱，导入建立的定量校正模型获得所述未知淫羊藿药材样品的淫羊藿苷含量值。
2.根据权利要求1所述的一种基于CARS-SVM算法的淫羊藿药材质量快速检测方法，其特征在于：所述水分含量测定的步骤（2）中，采用烘干法测定所述淫羊藿药材中的水分含量；所述浸出物含量测定的步骤（2）中，采用冷浸法测定所述淫羊藿药材中的浸出物含量；所述淫羊藿苷含量测定的步骤（2）中，采用高效液相色谱法测定所述淫羊藿药材中的淫羊藿苷含量。
3. 根据权利要求1所述的一种基于CARS-SVM算法的淫羊藿药材质量快速检测方法，其特征在于，所述水分含量测定、所述浸出物含量测定以及所述淫羊藿苷含量测定中的步骤（3）中，采集淫羊藿样本的近红外原始光谱具体过程如下：精密称取淫羊藿药材粉末，置于称量瓶中，采用漫反射法采集近红外原始光谱，以空气为参比；光谱采集条件：扫描范围为4000-12000 cm-1，扫描次数为32次，分辨率为8 cm-1，每个样品采集3张光谱，计算平均光谱。
4. 根据权利要求1所述的一种基于CARS-SVM算法的淫羊藿药材质量快速检测方法，其特征在于，所述水分含量测定、所述浸出物含量测定以及所述淫羊藿苷含量测定中的步骤（5）中，校正集和验证集中样品数之比为 4:1。
5.根据权利要求1所述的一种基于CARS-SVM算法的淫羊藿药材质量快速检测方法，其特征在于，所述水分含量测定、所述浸出物含量测定以及所述淫羊藿苷含量测定中的步骤（5）中，利用校正集样本建立定量校正模型，利用验证集评价模型的预测精度。
6.根据权利要求1所述的一种基于CARS-SVM算法的淫羊藿药材质量快速检测方法，其特征在于，所述水分含量测定、所述浸出物含量测定以及所述淫羊藿苷含量测定中的步骤（6）中，采用CARS方法筛选有效波长变量时，设置蒙特卡罗采样次数为100。
7.根据权利要求1所述的一种基于CARS-SVM算法的淫羊藿药材质量快速检测方法，其特征在于，所述水分含量测定中的步骤（6）中，采用CARS方法筛选出123个有效波长变量；所述浸出物含量测定中的步骤（6）中，采用CARS方法筛选出83个有效波长变量；在所述淫羊藿苷含量测定中的步骤（6）中，采用CARS方法筛选出78个有效波长变量。
8.根据权利要求1所述的一种基于CARS-SVM算法的淫羊藿药材质量快速检测方法，其特征在于，所述水分含量测定、所述浸出物含量测定以及所述淫羊藿苷含量测定的所述步骤（6）中，还包括对所建校正模型的预测性能进行评价的步骤，所述评价指标包括校正集相关系数、预测集相关系数、校正集均方根误差、验证集均方根误差、预测相对偏差，当预测相对偏差值小于10%时，认为定量校正模型适用于所述淫羊藿药材的检测。
9.根据权利要求1所述的一种基于CARS-SVM算法的淫羊藿药材质量快速检测方法，其特征在于，所述淫羊藿药材的合格指标为：水分含量≤12.0%，浸出物含量≥15.0%且淫羊藿苷含量≥0.50%。
10.权利要求1-9任一所述的检测方法在淫羊藿药材质量检测和控制领域中的用途。
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|---|---|---|---|---|
| CN114783539A (zh) * | 2022-04-28 | 2022-07-22 | 山东大学 | 一种基于光谱聚类的中药成分分析方法及系统 |
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