【摘 要】
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重楼属植物极具药用价值, 野生资源主要分布在我国西南省区。 应用近红外漫反射光谱, 以贵州、 广西和云南三个不同产区的70份野生药用植物重楼为研究对象进行产地鉴别。 采用多元信号校正、 标准正态变量、 一阶导数、 二阶导数、 Norris平滑和Savitzky-Golay 滤波六种方法, 对训练集(50份样品)原始光谱进行优化处理。 结果表明, 多元信号校正结合二阶导数和Norris平滑预处理光谱效果最好。 采用光谱标准偏差选择光谱波段(7 450～4 050 cm-1), 结合主成分-马氏距离(prin
【机 构】
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云南省农业科学院药用植物研究所,云南昆明650200云南瑞升烟草技术(集团)有限公司,云南昆明650106玉溪师范学院资源环境学院,云南玉溪653100
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重楼属植物极具药用价值, 野生资源主要分布在我国西南省区。 应用近红外漫反射光谱, 以贵州、 广西和云南三个不同产区的70份野生药用植物重楼为研究对象进行产地鉴别。 采用多元信号校正、 标准正态变量、 一阶导数、 二阶导数、 Norris平滑和Savitzky-Golay 滤波六种方法, 对训练集(50份样品)原始光谱进行优化处理。 结果表明, 多元信号校正结合二阶导数和Norris平滑预处理光谱效果最好。 采用光谱标准偏差选择光谱波段(7 450～4 050 cm-1), 结合主成分-马氏距离(principal component analysis-mahalanobis distance, PCA-MD)建立分类模型, 前三个主成分累计贡献率、 R2、 RMSEC和RMSEP分别为89.44%, 97.58%, 0.179 6, 0.266 4, 预测正确率90%; 采用变量重要性图选择光谱波段(7 135.33～4 007.35 cm-1), 结合偏最小二乘判别分析法(partial least square discrimination analysis, PLS-DA)建立判别模型, 前三个主成分累计贡献率、 R2、 RMSEC和RMSEP分别为89.28%, 95.88%, 0.234 8, 0.348 2, 预测正确率为100%。 比较两种方法的结果可知: 采用变量重要性图方法选择光谱波段结合偏最小二乘判别分析法建立的判别模型能更准确地鉴别不同产区的重楼, 该方法的建立为中药材真伪和品质评价奠定基础。
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