中国中药杂志2023，Vol.48Issue(16) ：4328-4336.DOI:10.19540/j.cnki.cjcmm.20230512.101

基于高光谱技术的枸杞子化学成分含量快速检测技术研究

Rapid detection technology of chemical component content in Lycii Fructus based on hyperspectral technology

刘玲玲 王游游 杨健 张小波
中国中药杂志2023，Vol.48Issue(16) ：4328-4336.DOI:10.19540/j.cnki.cjcmm.20230512.101
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基于高光谱技术的枸杞子化学成分含量快速检测技术研究

Rapid detection technology of chemical component content in Lycii Fructus based on hyperspectral technology

刘玲玲 1王游游 2杨健 2张小波2
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作者信息

  • 1. 河南中医药大学药学院, 河南郑州 450046;中国中医科学院中药资源中心道地药材品质保障与资源持续利用全国重点实验室, 北京 100700
  • 2. 中国中医科学院中药资源中心道地药材品质保障与资源持续利用全国重点实验室, 北京 100700
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摘要

为构建枸杞子中枸杞多糖、总黄酮、甜菜碱和维生素C(Vit C)等4种质量指标成分含量的快速无损检测模型,该研究分别采集枸杞子原药材和粉末的高光谱信息,结合上述4种成分的含量值,分别利用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机回归(SVR)和随机森林回归(RFR)算法建立定量模型.对比原药材和粉末的预测效果,同时比较3种定量模型的效果.应用4种常用预处理方法分别对原始光谱数据进行降噪预处理;对预处理后的光谱数据利用连续投影(SPA)、竞争性自适应重加权(CARS)和最大相关最小冗余(MRMR)算法进行特征波段的筛选,以优化模型.结果表明,原药材与粉末的模型预测效果相近,原药材光谱数据经多元散射校正(MSC)降噪处理、连续投影算法(SPA)筛选特征波段后的偏最小二乘回归(PLSR)模型(MSC-SPA-PLSR)预测效果最佳.基于此模型,枸杞多糖、总黄酮、甜菜碱和Vit C的含量回归预测校正集和预测集决定系数(R2C、R2P)均大于0.83,校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)相比其他模型均最小,剩余预测残差(RPD)分别为2.46、2.58、2.50、3.58.该研究基于高光谱技术建立的预测模型(MSC-SPA-PLSR),实现了枸杞子中4种成分含量的快速有效检测,为中药枸杞子品质的快速无损检测提供了一种新的途径.

关键词

高光谱成像技术/枸杞子/连续投影算法(SPA)/偏最小二乘回归(PLSR)/预测模型

Key words

hyperspectral imaging technology/Lycii Fructus/successive projection algorithm (SPA)/partial least squares regres-sion (PLSR)/prediction model

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基金项目

国家中医药管理局中医药创新团队及人才支持计划项目(ZYYCXTD-D-202005)

中国中医科学院科技创新工程重大攻关项目(CI2021A03901)

中央本级重大增减支项目(2060302)

国家重点研发计划项目(2017YFC1701603)

出版年

2023
中国中药杂志
中国药学会

中国中药杂志

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.718
ISSN：1001-5302
被引量2
参考文献量15
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