一种基于多谱融合的道地药材质量鉴别方法

摘要

本发明公开了一种基于多谱融合的道地药材质量鉴别方法，通过采集不同产地中药材的离子迁移谱、拉曼光谱、紫外光谱，并利用模式识别算法对获得的多谱图信息进行融合判别分析，所用算法包括小波降噪、谱图归一化、核主成分分析、稀疏分类算法。本发明实现了不同产地中药材快速、准确、智能化识别，有效提高了谱图信息利用率，提升了道地药材识别率。

主权项

一种基于多谱融合的道地药材质量鉴别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)选取不同产地的道地药材作为样品，对样品进行前处理：使用粉碎机处理道地药材样品得到粉末样品，取0.5‑100g粉末样品，置于1‑500mL的提取溶剂中，混合均匀，在25‑200℃条件下搅拌，再在冷凝水回流条件下，反应0.1‑24h，当反应体系自然冷却至室温，过滤收集滤液，作为待测溶液；(2)分别采集待测溶液的离子迁移谱数据、拉曼光谱数据以及紫外光谱数据：采集离子迁移谱数据：准确移取5‑50μL步骤(1)得到的待测溶液，使用电喷雾离子迁移谱仪：正、负离子模式，离子源电压1000‑3000V，迁移管电压5000‑10000V，载气温度100‑250℃，迁移管温度100‑250℃，载气流速1‑5L/min，进样速度1‑5μL/min，门电压1‑100V，门脉冲宽度5‑300μs，采集获取0‑50ms范围内的离子迁移谱数据；采集拉曼光谱数据：准确移取0.5‑2mL步骤(1)得到的待测溶液加入到透明小瓶中，使用激光光源拉曼光谱仪：激光波长785nm，激光功率450mW；而后置于拉曼光谱仪信号采集暗室内，采集获取200‑3000cm^‑1范围内的拉曼光谱数据；采集紫外光谱数据：准确移取0.1‑4mL步骤(1)得到的待测溶液置于石英比色皿中，使用紫外光谱仪采集波长190‑1100nm范围内的紫外光谱数据；(3)分别对离子迁移谱数据、拉曼光谱数据以及紫外光谱数据进行降噪和归一化处理：(a)选择一个小波，并确定小波分解的层数N，然后对谱图数据进行N层小波分解；(b)对分解得到的小波系数进行阈值处理；(c)进行小波逆变换，将经阈值处理的小波系数进行重构，得到降噪后的谱图数据；(d)对降噪后的谱图数据进行归一化处理；(4)将经过步骤(3)处理后的谱图数据分别采用2种数据融合方法进行多谱融合，并通过SRC分类器得到不同产地的道地药材的识别率；所述2种数据融合方法包括低层级数据融合和中层级数据融合；低层级数据融合的过程如下：从数据的数据维出发，首先将经步骤(3)处理后的各个谱图数据直接拼接在一起构成融合数据集，然后选择合适的核函数和核参数，对融合数据集进行KPCA分析，提取核主成分作为新变量输入空间；在SRC分类器下，优化核函数和核参数，得到道地药材的识别率；中层级数据融合的过程如下：从数据的特征维出发，先单独对经步骤(3)处理后的各谱图进行KPCA特征提取操作，在所选的核主成分下进行不同谱图之间特征的组合，得到融合数据，提取核主成分作为新变量输入空间；在SRC分类器下，优化核函数和核参数，得到道地药材的识别率。