【瑞士步琦】火眼金睛近紅外——快速識(shí)別金線蓮真?zhèn)?/h1>
2023年10月12日 09:41
來源:步琦實(shí)驗(yàn)室設(shè)備貿(mào)易(上海)有限公司
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快速識(shí)別金線蓮真?zhèn)?/strong>
金線蓮又稱金線蘭,作為一種主要生長(zhǎng)于我國(guó)南部地區(qū)珍貴的中藥材,內(nèi)含糖類、黃銅和苷類等活性成份,其中氨基酸與微量元素的含量高于國(guó)產(chǎn)西洋參與野山參。據(jù)記載金線蓮有清熱涼血,除濕解毒,抗炎、鎮(zhèn)痛與鎮(zhèn)靜的作用,能夠用于治療支氣管擴(kuò)張咯血,風(fēng)濕等疾病。因其全草可入藥,且也是具有較高觀賞價(jià)值室內(nèi)觀葉植物,市場(chǎng)售價(jià)較高,素有“金草”、“藥王”的美稱。
盡管金線蓮售價(jià)高昂,但市場(chǎng)依舊供不應(yīng)求,在 2021年被列為國(guó)家二級(jí)保護(hù)植物。因此一些不法分子為了攫取高額利益,經(jīng)常使用與金線蓮?fù)频闹袊?guó)臺(tái)灣銀線蓮冒充出售,二者活性成份雖然相似,但其含量比例卻相差懸殊,僅多糖提取率一項(xiàng)就差距3倍之多。甚至還有使用外形相似的斑葉蘭或血葉蘭摻雜在金線蓮中一同出售。
針對(duì)金線蓮質(zhì)量檢測(cè)的傳統(tǒng)方法主要有性狀鑒定、顯微鑒定、DNA 鑒定以及高效液相色譜等。這些檢測(cè)手段盡管有較高分析精度,但通常也有耗時(shí)久、效率低、破壞樣品且需要專業(yè)人員操作等弊端。而近紅外光譜分析作為一種快速無損檢測(cè)方法就非常適合鑒別金線蓮的真?zhèn)巍?/p>
應(yīng)用案例
不同批次的金線蓮和銀線蓮樣品各 80 批,每批約 160 g。用于摻雜的斑葉蘭和血液蘭共計(jì) 2000g。上述樣品分次清洗 3 至 5 遍,隨后置于 60 °C 的烘箱中干燥至恒重,粉碎后過 60 目篩。經(jīng)過處理后,純金線蓮和純銀線蓮樣品各 80 個(gè),摻入斑葉蘭和摻入血葉蘭的金線蓮樣品分別有 84 個(gè),共計(jì) 328 個(gè)樣品。
上述樣品采用 Buchi NIRFlex N-500 測(cè)量其近紅外光譜圖,測(cè)量范圍 10000-4000 cm-1,分辨率 8 cm-1,掃描次數(shù) 32,各類樣品的平均光譜如下:
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隨后將采集到的 328 條光譜每類按 3:1 的比例隨機(jī)劃分至預(yù)測(cè)集與校正集,校正集中的樣品再次按同樣比例隨機(jī)劃分成訓(xùn)練集和驗(yàn)證集,集合具體分布如下表所示:
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因近紅外光譜數(shù)據(jù)是序列數(shù)據(jù),隨后采用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1D-CNN)對(duì)其進(jìn)行特征提取,并采用貝葉斯優(yōu)化算法對(duì)CNN進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。作為對(duì)比,還分別對(duì)最近鄰算法(KNN)和支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行優(yōu)化并建模驗(yàn)證。最終三種算法對(duì)應(yīng)參數(shù)模型的預(yù)測(cè)精度如下表所示:
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通過判別準(zhǔn)確率結(jié)果不難發(fā)現(xiàn),經(jīng)過貝葉斯優(yōu)化后的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1D-CNN-B)具有最高的判別精度,說明貝葉斯算法能有效地提升超參模型的分類性能,并且近紅外光譜能夠快速有效地識(shí)別金線蓮真?zhèn)渭皳诫s品。
參考文獻(xiàn)
柴琴琴, 曾建, 張勛. 基于貝葉斯優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的金線蓮偽品鑒別[J]. 浙江農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào),2022,34(2): 391-396.
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