化學計量學在某些中藥或食品指紋圖譜中的應用.pdf

1、指紋圖譜技術越來越廣泛的應用于中藥或食品的質量控制中。各種不同的分析檢測手段,結合化學計量學多元校正方法從整體上來實現質量評價?；瘜W計量學模式識別方法的不斷完善和改進,為復雜化合物的解析提供了有利的條件。本論文利用高效液相色譜、氣相色譜、近紅外光譜等分析手段對幾種常見的中藥或食品進行了指紋圖譜研究,并結合化學計量學方法從定性和定量兩個方面對其進行質量控制。
　　 第一章對指紋圖譜技術進行了文獻綜述,闡述了指紋圖譜技術的概念、研究

2、內容、特點以及不足之處等。重點介紹了構建指紋圖譜的方法和原則,以及中藥或食品的指紋圖譜構建過程中常用的化學計量學模式識別方法。最后簡單地介紹了指紋圖譜技術的發(fā)展前景。
　　 第二章運用高效液相色譜法建立了傳統(tǒng)中藥莪術的指紋圖譜。由于基于色譜共有峰的分類效果并不理想,本文中嘗試采用遺傳-偏最小二乘法對共有峰變量進行特征篩選。所選出的5個特征峰作為變量輸入到主成分分析和K最近鄰法中進行分類效果比較。結果表明所選的5個特征峰能較好地區(qū)

3、分莪術樣品的產地和炮制方法。
　　 第三章結合氣相色譜-質譜和高效液相色譜對不同品種的莪術藥材進行了區(qū)分。莪術藥材總共有三個種屬,分別是廣西莪術、蓬莪術和溫莪術。結合氣相色譜和液相色譜的色譜共有峰,構建二維的色譜指紋圖譜。利用主成分分析和多準則決策法分別比較一維指紋圖譜和二維指紋圖譜對于莪術品種分類效果的不同。結果表明二維數據作為輸入變量的分類模型優(yōu)于單維數據。同樣的,在有監(jiān)督的模式識別方法中,分別使用了線性判別分析、反傳人工神

4、經網絡和最小二乘-支持向量機等模型對莪術樣品的種類進行區(qū)分。同樣比較了一維指紋圖譜和二維指紋圖譜作為輸入變量的區(qū)分效果的不同。二維數據的鑒別效果比一維數據的鑒別效果好。
　　 第四章采用近紅外光譜對常見食品:薯片進行質量控制。分別從薯片的品牌分類和質量參數測定兩方面進行定性和定量分析。使用多種化學計量學無監(jiān)督和有監(jiān)督模式識別方法進行建模分析。定性分析中采用主成分分析和多準則決策法對薯片的品牌進行了較好的區(qū)分,定量分析中利用偏最小

5、二乘法、核偏最小二乘法和最小二乘一支持向量機對薯片的四種重要的質量參數:脂肪含量、水分含量、酸價和過氧化值四個參數進行多元校正預報。預報結果中最小二乘一支持向量機的效果最好。
　　 第五章結合近紅外光譜和中紅外光譜對八角茴香以及它的有毒偽品野八角進行區(qū)分。由于光譜數據變量較多,本工作采劇特征變量選擇法:連續(xù)投影算法和數據壓縮法:離散小波變換對光譜變量進行優(yōu)化。實驗結果表明經特征選擇或數據壓縮后,線性判別分析模型預報結果要好于原始