湯彥豐　王紹茹　王志寶等

摘要：采用傅里葉紅外光譜法（FTIR）掃描42份紫花地?。╒iola philippica Car.）樣品紅外圖譜，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差反向傳播算法（BP-ANN）對紅外數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，建立了中藥紫花地丁的紅外指紋圖譜，為中藥紫花地丁的鑒定提供了理論依據(jù)和實(shí)用方法。結(jié)果可以有效地鑒別野生紫花地丁和栽培紫花地丁，準(zhǔn)確率達(dá)到92.86%。所建的模型合理、實(shí)用。

關(guān)鍵詞：紫花地?。╒iola philippica Car.）；紅外光譜；鑒別

中圖分類號：R931.5 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：0439-8114（2013）07-1656-03

紫花地丁（Viola philippica Car.）為堇菜科植物紫花地丁的干燥全草，又名地丁草、獨(dú)行虎、紫地丁，系早春開花的多年生草本。全草入藥，性苦、辛、寒，入心、肝經(jīng)，具有清熱解毒、消癰散結(jié)之功效?？捎糜谥委煱b腫疔瘡、乳癰腸癰、丹毒腫痛、毒蛇咬傷等癥[1]。紫花地丁是中國民間應(yīng)用較早的中藥之一， 主要分布在遼寧、河北、河南、山東、安徽、江蘇、浙江、福建、江西、湖南、湖北等地[2]?！侗静菥V目》記載：“紫花地丁，處處有之”。目前全國各地使用的地丁主要有紫花地?。ㄝ啦丝疲?、甜地丁（豆科）、苦地丁（罌粟科）、龍膽地丁（龍膽科）、竹葉地丁（遠(yuǎn)志科）等。堇菜屬多種植物均當(dāng)紫花地丁入藥，不同地區(qū)藥材來源各異，商品藥材混亂。

本研究利用紅外光譜法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對42份不同批次、不同產(chǎn)地的紫花地丁樣品進(jìn)行了測試和鑒別，結(jié)果可以區(qū)分其中的野生紫花地丁和栽培紫花地丁。此鑒別方法與常規(guī)的鑒別方法[3-6]相比具有更直接、快速、不破壞樣品等特點(diǎn)，是一種科學(xué)鑒別中藥材的方法。

1 材料與方法

1.1 材料

1.1.1 儀器與測試條件 PE1730型傅里葉變換紅外光譜儀，DTGS檢測器，光譜分辨率4 cm-1。測量范圍1 800-400 cm-1。溫度控制在22 ℃。

1.1.2 樣品 選用的42份紫花地丁樣品為不同品種和不同批次的樣品，均采購于張家口藥店。

1.2 方法

1.2.1 藥材預(yù)處理 藥材經(jīng)烘箱烘干，機(jī)器粉碎，過60目篩，備用。

1.2.2 樣品測定 取1～2 mg紫花地丁樣品，研細(xì)，加入100～200 mg的溴化鉀，在壓片機(jī)上壓成厚度為0.1 mm透明薄片后用傅里葉變換紅外光譜儀進(jìn)行測定。

2 結(jié)果與分析

2.1 方法學(xué)考察

2.1.1 精密度試驗(yàn)結(jié)果 同一樣品供試片連續(xù)測定5次，譜圖完全一致。

2.1.2 重復(fù)性試驗(yàn)結(jié)果 同一份樣品分別取樣5次進(jìn)行測定，譜圖基本一致，相對標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.1%。

2.1.3 穩(wěn)定性試驗(yàn)結(jié)果 取同一樣品片放入干燥器內(nèi)保存，分別放置0、1、2、3、4、6、8、24 h后測定，圖譜完全一致。

2.2 數(shù)據(jù)的采集和處理

樣品光譜測定前需要做背景掃描，以消除壓片混合物在光譜上的干擾，還有利于扣除空氣中的二氧化碳和水蒸氣的紅外信號。中紅外光譜作為一種常用的光譜分析方法常用于鑒別中草藥[7-10]，本研究使用誤差反向傳播算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP-ANN）建立了紫花地丁樣品的分類模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層單元為44，輸出層單元為1個(gè)，以1.0代表野生紫花地丁，0.0代表栽培紫花地丁。對隱含層單元進(jìn)行優(yōu)化選擇。

首先對紫花地丁的紅外光譜利用小波變換進(jìn)行壓縮，然后進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和建模。為了驗(yàn)證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的分類模型，采用交叉驗(yàn)證方法。使用隨機(jī)方法選取檢驗(yàn)樣本，即每次選取一個(gè)樣本作為檢驗(yàn)樣本，其余樣本作為訓(xùn)練樣本。預(yù)測結(jié)果的判定閾值設(shè)為0.5，即當(dāng)輸出值大于0.5判為野生紫花地丁，當(dāng)輸出值小于0.5判為栽培紫花地丁。

2.3 紫花地丁的紅外光譜分析

掃描獲得不同的紫花地丁樣品紅外光譜圖（圖1），發(fā)現(xiàn)紫花地丁樣品的紅外光譜非常相似，很難進(jìn)行區(qū)別。由于光譜變量多、分析速度慢，因此選擇小波變換技術(shù)對光譜進(jìn)行壓縮。

小波變換是一個(gè)時(shí)間和頻域的局域變換因而能有效地從信號中提取信息，通過伸縮和平移等運(yùn)算功能對函數(shù)或信號進(jìn)行多尺度細(xì)化分析，解決了傅立葉變換不能解決的問題。利用小波變換方法對光譜進(jìn)行壓縮，經(jīng)小波壓縮后的光譜變量點(diǎn)由原來的700個(gè)減少為44個(gè)，然后進(jìn)行歸一化處理，含44個(gè)變量的紫花地丁紅外光譜作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入信號，避免了由于被測樣品量的大小對吸收峰強(qiáng)弱的影響，繪制出來的紅外光譜圖能夠更好的反映出不同產(chǎn)地不同年限的紫花地丁的光譜差別。

2.4 隱含層結(jié)點(diǎn)的影響

隱含層的結(jié)點(diǎn)數(shù)決定著BP網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性。若數(shù)目太少，網(wǎng)絡(luò)所能獲得的信息就會太少，不利于分析鑒別；而數(shù)目太多，不僅增加了訓(xùn)練時(shí)間，而且目標(biāo)存在一定的誤差，同時(shí)容錯(cuò)性變差，測試誤差增大。因此需要選擇一個(gè)最適合的隱含層結(jié)點(diǎn)數(shù)。隨著隱含層結(jié)點(diǎn)數(shù)的變化，BP網(wǎng)絡(luò)的識別正確率也在變化。當(dāng)隱含層結(jié)點(diǎn)數(shù)為4時(shí)，識別正確率最高，達(dá)到92.86%（圖2）。

2.5 動量因子的影響

動量因子和識別速率是影響B(tài)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速率和收斂度的兩個(gè)重要因素，其中識別速率一項(xiàng)是由函數(shù)Trainbpx自行調(diào)整。因此，在試驗(yàn)中只需要選擇合適的動量因子。傳統(tǒng)的算法中一般動量因子為0.9。適當(dāng)改變動量因子，不僅沒有降低網(wǎng)絡(luò)的收斂和訓(xùn)練速度，而且測試誤差減小，有利于分析鑒別。把動量因子從0.1到0.9逐個(gè)比較，確定最合適的動量因子為0.6（圖3）。

2.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析鑒別

在這項(xiàng)試驗(yàn)中，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鑒別紫花地丁樣品，野生紫花地丁的期望輸出值為1.0，栽培紫花地丁的期望輸出值為0.0。BP-ANN網(wǎng)絡(luò)對樣紫花地丁樣品的識別中有3份紫花地丁樣品識別錯(cuò)誤，其他39份樣品的鑒別是正確的（圖4）。從總體來看，使用BP網(wǎng)絡(luò)鑒別紫花地丁樣品識別準(zhǔn)確率達(dá)到了92.86%。

3 小結(jié)與討論

利用紅外光譜對紫花地丁樣品掃描，可以檢測紫花地丁樣品中的各種官能團(tuán)，不同的峰位置與形狀說明樣品中所含成分的差異。從整體上看，不同品種的紫花地丁的紅外光譜有許多共同特征，說明紫花地丁樣品含有一些相同的有效成分。不同種藥材或不同產(chǎn)地的藥材，紅外的指紋譜圖存在差異，說明其中一些化學(xué)成分或者各化學(xué)成分的含量存在差異，這樣借助藥材指紋譜圖的差異建立相關(guān)的模式識別法實(shí)現(xiàn)譜圖的辨認(rèn)和藥材的快速鑒別在理論上是可行的。但研究中發(fā)現(xiàn)這種差異性不太明顯，簡單的相似度方法進(jìn)行比較很難區(qū)分。

通過對42份紫花地丁樣品的測試和鑒別可以看出，紫花地丁樣品紅外譜圖比較相似，根據(jù)譜圖的差異并通過BP-ANN網(wǎng)絡(luò)可以識別野生紫花地丁和栽培紫花地丁。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與之相結(jié)合可以對藥材進(jìn)行真?zhèn)舞b別。作為藥用的紫花地丁品種較多，尚沒有統(tǒng)一的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，對于紫花地丁的藥用開發(fā)是一大制約。因此制定相應(yīng)的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)可為紫花地丁的合理應(yīng)用提供理論依據(jù)，同時(shí)也為紫花地丁的藥用拓展更大的空間。

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