径向基函数网络-红外光谱法用于中药大黄样品的真伪分类.pdf

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1、第25卷*第6期光谱学与光谱分析Vol.25*No.6*pp874-8772005年6月SpectroScopyandSpectralAnalySSSJune*2005径向基函数网络-红外光谱法用于中药大黄样品的真伪分类马书民1*刘思东1*张卓勇2%*范国强31.东北师范大学化学学院*吉林长春1300242.首都师范大学化学系*北京1000373.北京同仁堂集团中药研究所*北京100011摘要将径向基函数网络与红外光谱分析技术相结合*对正品和非正品大黄样品进行分类判别O采用小波变换对原始数据进行压缩*将原来的775个数据点压缩到49个变量*既保持了原来的特征谱峰又提高了网络的训练速度O对

2、45种样品进行了测定和鉴别*正确率可以达到97.78%O并对影响分类结果的网络参数*目标误差和分布函数对样品分类的影响做了讨论O红外光谱法与神经网络相结合用于中草药的分类鉴定更加快速和方便O主题词径向基函数网络;红外光谱法;大黄;中草药;分类中图分类号:0657.3文献标识码:A文章编号:1000-0593<2005)06-0874-04分类*同时对影响分类结果的网络参数进行了讨论O引言1理论大黄为蓼科大黄属植物*它是我国著名的特产药材*分布在西北~西南及华北地区O药典收载的正品大黄为药用大径向基函数网络由3层组成O输入层节点只传递输入信黄~唐古特大黄和掌叶大黄O正品大黄有泻下的作用~抗

3、病号到隐含层*隐含层节点由像高斯函数那样的辐射状作用函原微生物~止血~活血和保肝利胆的作用[1]O但同属的一些数构成*而输出层节点通常是简单的线形函数O图1为径向植物大黄有时与正品混淆*这些大黄的泻下作用较正品大黄基函数网络的结构示意图O弱*多用作外用或兽药O因此*它的真伪鉴定是确保用药安全~有效的最重要环节O过去*传统的中药鉴定技术主要是经验性的性状鉴别*如*眼观~鼻闻~口尝和手摸等O对药物的形状~大小~轻重~颜色~表面特征~折断面纹理~气味和粘性等进行正确鉴别和描述[2]O但是经验性的依赖限制了它的发展*并不能完全反映药材质量的好坏O随着中药研究的不断发展*鉴定新技术在中药鉴定方面得

4、到了广泛的应用*如色谱法[3][4][5]等的应~光谱法~质谱法和生物DNA技术用*这些现代化的检测手段使中药的鉴别更加快速和准确OFig.1ThestructureofRBFneuralnetwork近年来*孙素琴等[6-9]用红外光谱法对中草药鉴定方面做了隐含层节点中的函数对输入信号将在局部产生响应*也系统的工作O就是说当输入信号靠近基函数的中央范围的隐层节点将产生人工神经网络

5、应用[10-14]O在解决多输入~不完整~不准确*甚至非常R<)=exp2=1*2**26模糊的信息处理问题时具有明显的优势*本文将径向基函数其中是维的输入向量;是第个基函数的中心*是与网络

6、绕中心点的宽度9m是感知单元的个数9I-C是-1有3个峰,而正品在这个区间的峰为1个11300~1600cm向I-C量的模,它通常表示I和C之间的距离,R在C大峰0此外,正品与非正品在800~1000cm-1内波形也有所111(I)1处有一个唯一的最大值0随着I-C的增大,R迅速不同011(I)衰减到零,对于给定的输入IERn,只有一小部分靠近I的中心被激活02实验部分2.1仪器设备和测试条件仪器设备,傅里叶变换中红外光谱仪为PE1730型光谱仪,TTGS检测器0Fig.2IRspectraofofficialrhubarband测试条件,光谱分辨率4cm-10测量范围,4000~400

7、unofficialrhubarbsamplescm-10温度控制在22C01,oficialrhubarbs92,unoficialrhubarbs2.2样品来源及处理本工作选用45个不同品种和不同产地的大黄样品0根3.2目标误差对分类结果的影响本工作利用MATLAB的神经网络工具箱中的solverb据我国药典的要求我们将这些样品分为正品大黄和非正品大函数对网络进行训练,该函数涉及4个参数,分别是显示频黄两类,其中22个为正品样本