基于Matlab平台开发红外光谱建模工具包及其在中药中的应用

发布时间：2017-10-17 09:45

  本文关键词：基于Matlab平台开发红外光谱建模工具包及其在中药中的应用

  更多相关文章： 化学计量学 红外光谱 Matlab 软件开发 定量模型

【摘要】：本文基于Matlab平台集成开发了红外光谱建模工具包,并应用该工具包简便构建了两个研究体系的红外光谱校正模型,从而可以快速测定中药枸杞中铜元素含量以及新生儿足底血片中苯丙氨酸(Phe)含量。该工具包具有光谱文件存取整合、光谱预处理、波段选择与优化、建模、评价等多项功能,并提供了一个基于软件工程思想,界面友好、直观可视、模块清晰、简单明了、便于操作的图形用户界面(Graphical User Interface,GUI),从而让红外光谱建模工作变得简单、易上手,大大减轻了医药研究相关人员的工作量,即便是没有建模经验的分析人员也很容易上手。(1)首先介绍了红外光谱法结合化学计量学算法,建立定量回归校正模型的基本原理及方法步骤,包括归一化、平滑、求导等光谱预处理方法;无信息变量消除(UVE)、多模型共识无信息变量消除(cUVE)、反向区间偏最小二乘(BiPLS)、小波变换(WT)及随机森林(RF)等波段压缩与优化选择方法;偏最小二乘(PLS)、多模型共识偏最小二乘(cPLS)、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)、反向传播人工神经网络(BP-ANN)、径向基人工神经网络(RBF-ANN)及随机森林(RF)等多元校正方法。然后介绍基于Matlab平台集成开发了一个红外光谱建模工具包,主要包括光谱文件存取整合、光谱预处理、波段优化、建模、模型评价等功能模块,介绍了GUI的编写方法,以及各模块和上述化学计量学算法的实现方法。(2)应用本文工具包简便构建了两个研究体系的红外光谱校正模型,展示了该工具包的使用过程及其优势。应用一:建立中药枸杞中铜元素含量的定量校正模型。使用工具包打开枸杞原始光谱,进行一阶导数九点平滑处理(1D9S),浓度数据作对数转换,以BiPLS对其进行波段优化,选出了320个数据点(压缩率18%),并以主成分数7建立了PLS定量校正模型,其平均相关系数(R)、预测均方根误差(RMSEP)、平均相对误差(MRE)分别为0.92、0.51及0.06。应用二:建立新生儿足底血片中Phe含量的定量校正模型。使用bior2.8小波函数,对光谱进行小波变换,然后使用RF,决策树数量为1500,树中变量数为26,运行5次,结果其模型平均R、RMSEP、MRE、准确率(Acc)、灵敏度(Sens)及特异性(Spec)分别为0.82、142.09、0.40、94.31、88.33及100。还使用cUVE筛选出了1537个数据点,并使用cPLS建模,结果cUVE-cPLS模型平均R、RMSEP、MRE、Acc、Sens、Spec分别为0.91、96.80、0.38、93.14、85.83及100。另外还建立了BiPLS-cPLS模型,初步选择了最优区间数,结果以22为最佳,与之前的研究相符合。演示了光谱文件的读取、整合、保存、简单预处理、波段选择、建立校正模型等过程,具有界面友好可视、简单明了、易于操作等特点,为研究建立中药红外光谱的定量校正模型提供了简便工具。
【关键词】：化学计量学 红外光谱 Matlab 软件开发 定量模型
【学位授予单位】：广东药科大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R28;O657.33
【目录】：

• 中文摘要6-8
• Abstract8-10
• 第一章 绪论10-20
• 1.1 红外光谱法及其在中药研究中的应用10-14
• 1.1.1 原理概述10-11
• 1.1.2 中药研究中的应用11-14
• 1.2 红外光谱的校正模型14-15
• 1.3 化学计量学的软件及工具包15-18
• 1.4 本文主要研究内容18-20
• 第二章 基于Matlab集成开发红外光谱建模工具包20-61
• 2.1 红外光谱的校正模型20-28
• 2.1.1 光谱预处理方法20-21
• 2.1.2 波段压缩与优选21-23
• 2.1.3 多元校正算法23-28
• 2.1.4 模型评价28
• 2.2 工具包的开发28-59
• 2.2.1 整体功能概述28-31
• 2.2.2 主界面31-36
• 2.2.3 光谱文件存取整合模块36-39
• 2.2.4 预处理模块39-40
• 2.2.5 波段优化模块40-45
• 2.2.6 建模模块45-58
• 2.2.7 模型评价模块58-59
• 2.3 本章小结59-61
• 第三章 红外光谱建模工具包应用示例61-85
• 3.1 引言61
• 3.2 示例一：中药枸杞中Cu含量的定量校正模型61-70
• 3.2.1 实验条件及数据61
• 3.2.2 建立PLS模型61-67
• 3.2.3 建立BP-ANN模型67-70
• 3.3 示例二：新生儿足底血片中Phe含量的定量校正模型70-83
• 3.3.1 实验条件及数据70-71
• 3.3.2 建立RF模型71-75
• 3.3.3 建立cUVE-cPLS模型75-79
• 3.3.4 建立BiPLS-cPLS模型79-83
• 3.4 小结83-85
• 第四章 总结与展望85-87
• 4.1 总结85-86
• 4.2 展望86-87
• 参考文献87-98
• 攻读硕士期间发表的论文及申请专利98-99
• 致谢99

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本文编号：1048141