激光诱导击穿光谱结合人工神经网络对中药材的识别和定量分析研究

发布时间：2020-06-18 07:44

【摘要】：中药材是中医治疗必不可少的原材料,来自不同产地的中药材,特别是植物类中药材,因其生长环境、采集阶段等因素,所含成分有较大的差别,从而拥有不同程度的治疗效果。在中药材市场中,当人工无法辨别中药材产地及等级,且中药材品相无异时容易导致不同产地中药材的混用,甚至可能引起相似中药材的以次充好,导致治疗效果低甚至损害人的身体。激光诱导击穿光谱(Laser-induced Breakdown Spectroscopy,LIBS)技术因其具有多种元素同时检测、实时快速、无需复杂预处理等优点成为了检测中药材的一种新技术。LIBS技术是把激光器发出的高能光束聚焦到待测样品表面诱导产生高温、高密度等离子体的一种原子发射光谱技术。本文利用LIBS实验装置开展了对不同产地和不同等级的中药材鉴别及独活根中钙(Ca)、镁(Mg)、铝(Al)和钾(K)元素的定量检测,具体研究内容如下:本文首先对独活根进行了定性分析,其结果表明独活根中含有K、Ca、Na、Mg、Al、Fe、Li、Ba、Si和C元素,并且三个产地的独活根有相似的光谱剖面图,其轻微的差异体现在光谱强度上。利用主成分分析方法将高维的全谱数据转换到少数的几个主成分中,其前三个主成分代表了全谱数据的92%,并表现出良好的产地聚类效果。提取前七个主成分用于建模分析,得出BP人工神经网络、线性判别分析及支持向量机对独活根产地正确识别率分别为99.89%、98.17%和98.83%,结果表明BP人工神经网络法优于其他两种方法。为了验证此模型的有效性,对党参根的产地进行鉴别,结果该模型对党参根产地的平均识别率为95.83%。其次对石斛样品进行了定性分析,其结果表明石斛中含有Ca、Na、Al、K、Fe、Mg、C、H和O等元素谱线及CN分子带。建立BP人工神经网络模型对石斛的等级进行鉴别,结果表明该模型具有良好的识别效果,平均识别率达到98%。其中等级1和等级4的石斛识别率为100%,其他3个等级的石斛也有较高的识别率,识别率均高于93%。最后利用LIBS技术对独活根样品中Ca、Mg、Al和K元素进行了定量分析,对比了外标法和BP人工神经网络法的定量分析性能。外标法定标模型计算出Ca、Mg、Al和K元素的检出限分别为48.96 mg/kg、77.28 mg/kg、35.49 mg/kg和948.96 mg/kg。分别利用外标法和BP人工神经网络法对独活根样本中Ca、Mg、Al和K元素的浓度进行预测,建立两种方法预测浓度与标准浓度的线性拟合,通过对比5个参数评价各方法的定量分析性能,得出BP人工神经网络比外标法有更高的预测精度和稳定性,表明了BP人工神经网络方法是一种定量分析中药材的有效方法。
【学位授予单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R284;TP183;TN249
【图文】：

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