基于大黄的红外光谱的人工神经网络鉴别研究.pdf

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1、第25卷第5期光谱学与光谱分析VOl.25NO.5pp715-7182005年5月SpectrOscOpyandSpectralAnalysisay2005基于大黄的红外光谱的人工神经网络鉴别研究汤彦丰1张卓勇1%范国强2朱惠菊1王新越11.首都师范大学化学系资源环境与地理信息系统北京市重点实验室北京1000372.北京同仁堂集团中药研究所北京100011摘要将傅里叶变换红外光谱法和人工神经网络用于鉴别正品和非正品大黄样品O在对神经网络训练前用小波变换对测量的红外光谱进行压缩将原700个数据点的光谱压缩到44个变量

2、因此加速了神经网络的训练速度O52个大黄样品被用于网络模型的建立其中包括25个正品大黄和27个非正品大黄的样品O文章还对隐含层神经元数目和动量参数的影响做了考察O结果表明在优化的条件下用该方法对大黄样品的鉴别正确率达到98%O这种方法可被用于含大黄中药生产的质量控制O主题词大黄S红外光谱S神经网络S小波变换中图分类号:R931.5文献标识码:A文章编号:1000-0593(2005D05-0715-04别O引言人工神经网络(ArtificialNeuralNetwOrkANND有时简称为神经网络是在现代生物学研究人

3、脑组织时所取得成大黄是我国闻名世界的特产药材优质大黄只产于中果的基础上提出的它是利用大量简单的处理单元广泛连接国O药典规定的正品大黄只有药用大黄R.OfficinaleBaill.~组成网络用来模仿人脑神经网络结构和功能而建立的一种掌叶大黄RheumpalmatumL.和唐古特大黄R.tanguticm信息处理系统O目前应用最广泛的网络是BP网络它采用axim.ExBalf三种O由于国内外对大黄的需求日益增多误差反传播算法即沿误差负梯度的方向调整处理单元间的不少地区将同属其他种大黄如华北大黄~波叶大黄混入商权重值来

4、实现该算法可以实现由输入到输出的非线性映品充当正品大黄使用O多年来大黄生药鉴定主要依靠宏观射O用该学习算法对网络进行训练时可分为两个步骤:第与微观特征利用化学反应和在紫外光下观察颜色来区分正一步(正向传播阶段D是对于给定的网络输入通过正向传播品大黄和非正品大黄O常规的光谱分析方法则需对药材进行得到各个单元的实际输出S第二步(误差反向传播过程D是计分离提取利用红外光谱法直接鉴别中药材也已有报道[1-10]算输出层各单元的输出误差项然后根据这些误差逐层向输但采用光谱法保持药材原性状(无损伤D鉴别同名药材则较少入层方向逆

5、向传播以调整各连接权值O两个步骤交替重复报道O进行直到代价函数或输出层的输出误差项最小O大黄中含有多种有效成分其中包括大黄素~大黄酸~本文利用红外光谱法和人工神经网络对52个同科属~大黄蒽醌~芦荟大黄素~土大黄甙~大黄素甲醚~大黄酚及其不同种~不同产地~不同采集时间的大黄属植物样品进行了葡萄糖苷等这些成分在中红外区都有比较明显的吸收峰出测试和鉴别结果可以区分其中的正品大黄和非正品大黄O现O比如大黄酚含有苯环和羟基因此在红外光谱图中就此鉴别方法与常规的鉴别方法相比具有更直接~快速~不破能检测到苯环的骨架振动和羟基的吸

6、收峰S如果有大黄酸坏样品等特点因此是一种科学性的鉴别中药材的方法O就能检测到羧基的存在另外大黄素甲醚的存在就能够出现醚的官能团所特有的吸收峰O但是这些物质都存在于大黄1实验部分样品中而在测试的时候只是将大黄样品进行直接红外测试而不是先通过色谱进行分离因此得到的光谱图将含有1.1仪器与测试条件各种成分的吸收峰而不是其中某一种成分的特征光谱O因仪器设备:傅里叶变换中红外光谱仪为PE1730型光谱此用红外光谱进行扫描只能检测出样品中含有哪些基团仪DTGS检测器O通过比较谱图的差异也很难对正品和非正品大黄样品做出识测试条件

7、:光谱分辨率4cm-1O测量范围:4000~400收稿日期:2003-11-26修订日期:2004-04-16基金项目:北京市教育委员会科技发展项目(K200310028105D资助作者简介:汤彦丰1977年生首都师范大学化学系硕士研究生%通讯联系人716光谱学与光谱分析第Z5卷cm-1G温度控制在ZZCG现了吸收峰不同样品的吸收峰的强度是否相同同一样品1.2样品来源及简单制备在不同位置的吸收峰的相对强度是否相同G这样可以比较出本工作选用的5Z个不同品种和不同产地的大黄样品G样品之间的一些差别G根据我国药典的要求我

8、们将这些样品分为正品大黄和非正品大黄两类其中Z5个为正品样本(NO.1~Z5)Z7个为非正品样本(NO.Z6~5Z)G大黄样品经干燥后粉碎成60目的粉末后直接测定G采用压片法对大黄样品进行测量取1~Zmg大黄样品研细加入100~Z00mg的溴化钾在压片机上压成厚度为0.1mm透明的薄片进行测量G1.3数据的采集和处理每个样品在测试之前先进行背景扫描背景扫描的