本文關(guān)鍵詞：偏最小二乘法和THz-TDS在正品大黃鑒別中的應(yīng)用

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【摘要】：太赫茲技術(shù)的發(fā)展近年來受到廣泛的關(guān)注并被應(yīng)用于熱點。中草藥大黃的品質(zhì)鑒定對于中藥制劑的質(zhì)量控制具有重要的意義。利用大黃的太赫茲時域光譜結(jié)合偏最小二乘法(PLS)模型對基于41個正品和非正品大黃的中草藥鑒別模型進行了研究。首先采集大黃樣品的太赫茲時域光譜(THz-TDS)信號,然后將化學(xué)計量學(xué)方法用于這些大黃樣品太赫茲光譜的信號處理與建模,再建立基于太赫茲光譜的大黃品質(zhì)鑒定的偏最小二乘模型方法。應(yīng)用S-G一階導(dǎo)數(shù)、去趨勢、標準正態(tài)變換、自標度化、均值中心化等方法對原始時域譜預(yù)處理再與未經(jīng)預(yù)處理的結(jié)果相比,偏最小二乘(PLS)模型的預(yù)測正確率從80%明顯提高到90%。在模型建立和模型檢驗中,采用留一法(LOO)選取訓(xùn)練集和檢驗集樣本。利用留一法交叉驗證確定了PLS模型的最佳主因子數(shù)。結(jié)果表明,當采用均值中心化方法時,PLS模型的RMSECV和RMSEP的值均達到了最小,分別為0.076 6和0.169 0。研究結(jié)果表明,THz-TDS技術(shù)結(jié)合化學(xué)計量學(xué)方法能夠快速、準確的對大黃的真?zhèn)芜M行鑒別,直接使用太赫茲時域光譜而不使用計算后的吸收譜有兩個優(yōu)點:(1)在分頻測定和光譜信號處理時無需考慮樣品的厚度;(2)使光譜信號處理過程得到簡化。該技術(shù)也可以對其他中草藥進行鑒別和質(zhì)量控制。該法快速、簡單、無污染、無需樣品預(yù)處理,是一種有發(fā)展前景的中草藥無損檢測方法。
【作者單位】： 首都師范大學(xué)化學(xué)系;首都師范大學(xué)物理系太赫茲光電子學(xué)教育部重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 太赫茲時域光譜 偏最小二乘法 大黃
【基金】：國家重大科學(xué)儀器專項項目(2012YQ140005) 國家自然科學(xué)基金項目(21275101;11204191)資助
【分類號】：O652;R284.1
【正文快照】： 引言大黃是常用的傳統(tǒng)中草藥,為多年生草本植物,用藥歷史悠久。掌葉大黃Rheum palmatum L.、唐古特大黃Rheumtanguticum Maxim.ex Balf.或藥用大黃Rheum officinaleBaill.的干燥根及根莖,為中國藥典收錄的三種正品大黃[1]。近年來,隨著大黃用藥量的不斷增加,正品大黃已不能滿

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本文編號：946239