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汤彦丰,侯占忠,王志宝,甄 攀
（河北北方学院应用化学研究所,河北 张家口 ０７５０００）
摘 要：采用傅里叶红外光谱法（ＦＴＩＲ）扫描４２种紫花地丁（Ｖｉｏｌａ ｐｈｉｌｉｐｐｉｃａ Ｃａｒ．）样品,利用径向基神经网络（ＲＢＦＮＮ）对红外数据进行处理.结果表明,该方法可以有效鉴别野生紫花地丁和栽培紫花地丁,正确率达到９５．２４％,可以用来进行紫花地丁的质量控制.
关键词：紫花地丁（Ｖｉｏｌａ ｐｈｉｌｉｐｐｉｃａ Ｃａｒ．）；红外光谱；鉴别；径向基神经网络（ＲＢＦＮＮ）
中图分类号：Ｒ２８２；Ｒ９３１．５ 文献标识码：Ａ 文章编号：0439－８114（２０14）01－0132-03
Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｖｉｏｌａ ｐｈｉｌｉｐｐｉｃａ Ｃａｒ． Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｓｐｅｃｔｒｕｍ ａｎｄ
Ｒａｄｉａｌ Ｂａｓｉｓ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ
ＴＡＮＧ Ｙａｎ－ｆｅｎｇ,ＨＯＵ Ｚｈａｎ－ｚｈｏｎｇ,ＷＡＮＧ Ｚｈｉ－ｂａｏ,ＺＨＥＮ Ｐａｎ
（Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ, Ｈｅｂｅｉ Ｎｏｒｔｈ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ, Ｚｈａｎｇｊｉａｋｏｕ ０７５０００, Ｈｅｂｅｉ,Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ： ４２ Ｖｉｏｌａ ｐｈｉｌｉｐｐｉｃａ Ｃａｒ． ｓａｍｐｌｅｓ ｗｅｒｅ ｓｃａｎｎｅｄ ｂｙ ｆｏｕｒｉｅｒ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｉｎｆｒａｒｅｄ ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ（ＦＴＩＲ） ａｎｄ ａｎａｌｙｚｅｄ ｂｙ ｒａｄｉａｌ ｂａｓｉｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ（ＲＢＦＮＮ） ｔｏ ｃｌａｓｓｉｆｙ ａｎｄ ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｅ． Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｔｗｏ ｍｅｔｈｏｄ ｃould ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｉｄｅｎｔｉｆｙ ｔｈｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｏｒｉｇｉｎs ｏｆ Ｖｉｏｌａ ｐｈｉｌｉｐｐｉｃａ Ｃａｒ．, with ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａｃｙ of ９５．２４％． Ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｃａｎ ｂｅ ｕｓｅｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ｑｕａｌｉｔｙ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ Ｖｉｏｌａ ｐｈｉｌｉｐｐｉｃａ Ｃａｒ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： Ｖｉｏｌａ ｐｈｉｌｉｐｐｉｃａ Ｃａｒ．；ｉｎｆｒａｒｅｄ ｓｐｅｃｔｒｕｍ； ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ； ｒａｄｉａｌ ｂａｓｉｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ （ＲＢＦＮＮ）
紫花地丁（Ｖｉｏｌａ ｐｈｉｌｉｐｐｉｃａ Ｃａｒ．）为堇菜科植物紫花地丁的干燥全草,又称为紫地丁、兔耳草、辽堇菜.紫花地丁含有甙类、黄酮类等,味苦、微辛、性寒,有清热解毒、凉血消肿的功效,全草均可入药.紫花地丁可治疔疮痈肿、丹毒、湿热、黄疸等病症［１］.紫花地丁生长强健,抗性强,生长期无需特殊管理,适于栽培繁殖.目前国内使用的地丁主要有紫花地丁（堇菜科）、甜地丁（豆科）、苦地丁（论文范文科）、龙胆地丁（龙胆科）、竹叶地丁（远志科）等,当紫花地丁入药,不同地区药材来源各异,商品药材较混乱.
本研究利用红外光谱法和径向基神经网络相结合对４２个不同批次、不同产地的紫花地丁样品进行测定和鉴别,区分其中的野生紫花地丁和栽培紫花地丁,以期为紫花地丁样品的鉴别提供参考.
１ 材料与方法
１．１ 试验仪器与样品
仪器设备：傅里叶变换中红外光谱仪为ＰＥ１７３０型光谱仪（ＰｅｒｋｉｎＥｌｍｅｒ, ＵＳＡ）, ＤＴＧＳ检测器（ＰｅｒｋｉｎＥｌｍｅｒ,ＵＳＡ）.测定条件：光谱分辨率４ ｃｍ－１.测定范围：１ ８００～４００ ｃｍ－１,温度控制在２２ ℃.选用４２个紫花地丁样品为不同品种和不同批次的样品,其中２２个为野生紫花地丁样品,２０个为栽培紫花地丁样品（采购于张家口药店,经河北北方学院药物研究所鉴定）.
１．２ 试验方法
药材经烤箱烘干,机器粉碎,过６０目筛备用.采用压片法对紫花地丁样品进行测定,取１～２ ｍｇ紫花地丁样品,研细,加入１００～２００ ｍｇ溴化钾,在压片机上压成厚度为０．１ ｍｍ的透明薄片进行测定.
１．３ 方法学考察
１）精密度试验.对同一份样品连续测定５次,研究试验的精密度.
２）重复性试验.对同一份样品分别取样５次进行压片测定,研究试验的重复性.
３）稳定性试验.取同一份样品压片放入干燥器内保存,分别放置０、１、２、３、４、６、８、２４ ｈ后测定,研究试验的稳定性.
１．４ 数据的采集与处理
样品光谱测定前需要做背景扫描.背景扫描的目的是为了消除压片混合物在光谱上的干扰.背景扫描也有利于扣除空气中的二氧化碳和水蒸气的红外信号,有利于得到干净的样品红外光谱.中红外光谱作为一种常用的光谱分析方法常用来鉴别中药［２－４］,本研究使用径向基神经网络建立紫花地丁样品的分类模型.神经网络的输入层单元为４４,输出层单元为１个,以１．０代表野生紫花地丁,０．０代表栽培紫花地丁,０．５为阈值.
２ 结果与分析
２．１ 方法学考察结果
精密度试验结果表明,对同一份样品连续５次测定得到的紫花地丁红外光谱图完全一致.重复性试验得到的红外光谱图也基本一致,相对标准偏差为０．１％.稳定性试验中,不同时间进行测定,得到的红外光谱图完全一致.说明该方法用于鉴别紫花地丁是可行的.
２．２ 紫花地丁的红外光谱分析
通过扫描得到不同紫花地丁样品的红外光谱图（图１）,发现该红外光谱非常相似,很难区别.由于光谱变量多,分析速度慢,因此选择小波变换技术对光谱进行压缩.小波变换是一个时间和频域的局域变换,因而能有效地从信号中提取信息,通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析,解决了傅里叶变换不能解决的许多问题［５］.
采用Ａｐｐｃｏｅｆ函数进行小波变换,从而对数据进行压缩,将经过小波变换压缩的红外光谱数据组成４４×４２的矩阵输入到Ｍａｔｌａｂ ７．０软件中.然后进行归一化处理,避免了由于被测样品量的多少对吸收峰强弱的影响.经过归一化处理后绘制出来的红外光谱图能够更好地反映出不同产地不同年限的紫花地丁的光谱差别.用经过归一化处理的含４４个变量的紫花地丁红外光谱作为神经网络的输入.
２．３ 径向基神经网络分析
在应用Ｍａｔｌａｂ ７．０软件编译程序、构建与训练径向基函数网络的过程中,应用了神经网络工具箱中的Ｎｅｗｒｂ函数,其中影响分类结果的参数主要有目标误差（Ｅｒｒｏｒ ｇｏａｌ,ＥＧ）和径向基函数分布常数（Ｓｐｒｅａｄ ｃｏｎｓｔａｎｔ,ＳＣ）,因此对这两个参数进行分析.
目标误差（ＥＧ）是影响网络训练终点的重要参数之一, 决定网络的训练次数和达到的精度.不同的目标误差经由程序运行,所得到的正确率有所差异.图２是不同的目标误差对正确率的影响,可以看出,目标误差为０．００１ ５时,识别正确率最低,仅为８５．７１％.当目标误差选定为０．００２ ５时,正确率最大,达到９５．２４％.同时,均方根误差最小为０．２８５ ７,所以选定目标误差为０．００２ ５.
径向基函数的分布常数（ＳＣ）对应输入数据到中心点的距离,它的大小直接影响计算结果的准确性.分布常数的值在１～１０时对结果的影响最大,因此,把分布常数从１～１０进行了比较.由图３可以看出,当分布常数为１０时,紫花地丁样品识别正确率最低,当分布常数为６时正确率达到最大值９５．２４％,均方根误差为０．２１６ ４.因此,选定分布常数为６.
通过对ＥＧ参数和ＳＣ参数的分析,选定目标误差ＥＧ为０．００２ ５,径向基函数的分布常数ＳＣ为６,此时网络达到最优化.利用ＭＡＴＬＡＢ 内部的神经网络工具箱中的Nｅｗｒｂ函数做网络训练,在隐层中传递函数调用高斯函数Ｒａｄｂａｓ,应用函数Ｓｉｍ对径向基网络进行仿真.
以紫花地丁样品的红外光谱数据为依据,通过建立相应的径向基函数神经网络模型加以分类.以１．０代表野生紫花地丁,０．０代表栽培紫花地丁,０．５为阈值.依此条件对紫花地丁样品进行预测分类,其中有２个样品被鉴别错误,总的识别正确率为９５．２４％,可以很好地鉴别紫花地丁样品.
紫花地丁:油菜花地里的迎春民俗庙会
３ 小结
本研究采用将径向基函数神经网络与红外光谱相结合的分析方法对野生和栽培紫花地丁加以鉴别.从整体上看,不同品种的紫花地丁的红外光谱有许多共同特征,说明紫花地丁样品内在含有一些相同的有效成分.不同种药材或不同产地的药材,只要红外的指纹谱图存在差异,说明其中一些化学成分不同或者是各化学成分的含量不同.根据谱图的差异,通过径向基网络可以识别野生紫花地丁和栽培紫花地丁.将经过小波变换数据压缩技术处理的红外光谱数据,调入到径向基函数神经网络模型中,实现了紫花地丁野生与栽培样品的鉴别分类,识别正确率可达９５．２４%,可以作为鉴别紫花地丁的一种质量控制方法.这两种鉴别方法相结合进行鉴定,比常规的鉴别方法［６－９］更快速、直接,且不破坏样品.
参考文献：
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［４］ 姚 霞,孙素琴,许利嘉,等． 红外光谱法对野生和栽培枸杞子的鉴别与分析［Ｊ］． 医药导报,２０１０（８）：１０６５－１０６８．
［５］ 金向军,张 勇,谢云飞,等．基于支持向量机及小波变换的人参红外光谱分析［Ｊ］．光谱学与光谱分析,２００９,２９（３）：６５６－６６０．
［６］ 张永耀,侯惠婵,杨洁瑜．紫花地丁及其常见混伪品的比较鉴别［Ｊ］．中国现代中药,２０１０（７）：２５－２７．
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［８］ 王旭红,秦民坚,梁之桃．南京地区六种堇菜属植物根和根茎的显微鉴定［Ｊ］．中药材,２００３（６）：４０１－４０３．
［９］ 王旭红,秦民坚,吴永强．南京地区６种堇菜属植物叶表皮的显微结构比较［Ｊ］．中药材,２００３（１０）：７０６－７０９．
总结：该文是关于紫花地丁光谱论文范文，为你的论文写作提供相关论文资料参考。
紫花地丁引用文献:
[1] 光谱论文范文 关于光谱专科开题报告范文5000字
[2] 高光谱论文范文 高光谱论文写作资料范文10000字
[3] 红外光谱论文范文 关于红外光谱在职毕业论文范文10000字
