【摘要】：目的:基質(zhì)復(fù)雜、譜帶重疊嚴重,影響了中藥近紅外定量模型的準(zhǔn)確性。為解決以上問題,探討競爭自適應(yīng)重加權(quán)采樣(Competitive adaptive reweighted sampling,CARS)變量篩選方法在中藥材、中藥提取物和中成藥的定量分析中的應(yīng)用。方法:采集葛根藥材、葛根提取物和愈風(fēng)寧心滴丸的近紅外漫反射光譜,測定葛根素含量。分別優(yōu)化光譜前處理方式,剔除奇異樣本后,運用CARS法篩選出的相關(guān)變量,建立偏最小二乘法(PLS)校正模型。結(jié)果:原料、中間體和制劑的定量模型交互驗證均方差(RMSECV)分別為0.35%,1.76%,0.54%,與基于全光譜建立的模型比較,原料、中間體和制劑的CARS-PLS模型的預(yù)測準(zhǔn)確度均有提高。結(jié)論:競爭自適應(yīng)重加權(quán)采樣變量篩選方法可以提高模型的預(yù)測能力,并有效簡化運算過程,為中藥的快速、無損檢測提供了新的思路。
[Abstract]:Objective: complex matrix and overlapping spectral bands affect the accuracy of NIR quantitative model of traditional Chinese medicine (TCM). In order to solve the above problems, the application of competitive adaptive weighted sampling (Competitive adaptive reweighted sampling,CARS) variable selection method in quantitative analysis of Chinese medicinal materials, extracts of traditional Chinese medicine and proprietary Chinese medicines was discussed. Methods: the content of puerarin was determined by near infrared diffuse reflectance spectroscopy (NIR) of Radix Puerariae, Pueraria extract and Yufeng Ningxin dropping pills. After optimizing the spectral pre-processing mode and eliminating the singular samples, the partial least square (PLS) correction model was established by using the correlation variables selected by the CARS method. Results: the mean variance (RMSECV) of raw materials, intermediates and preparations were 0.35%, 1.76% and 0.54%, respectively. compared with the model based on full spectrum, the mean variance of raw materials was 0.35%, 1.76% and 0.54%, respectively. The prediction accuracy of CARS-PLS model for intermediates and preparations has been improved. Conclusion: the competitive adaptive re-weighted sampling variable screening method can improve the prediction ability of the model and simplify the operation process effectively, which provides a new way of thinking for the rapid and nondestructive testing of traditional Chinese medicine.
【作者單位】： 中國食品藥品檢定研究院;北京同仁堂股份有限公司;
【分類號】：R284.1

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本文編號：2473416