紫花地丁的紅外光譜的人工神經網絡鑒別研究

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份紫花地丁（Viola philippica Car.）樣品紅外圖譜，利用人工神經網絡誤差反向傳播算法（BP-ANN）對紅外數據進行處理，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和實用方法。結果可以有效地鑒別野生紫花地丁和栽培紫花地丁，準確率達到92.86%。所建的模型合理、實用。

關鍵詞：紫花地丁（Viola philippica Car.）；紅外光譜；鑒別

中圖分類號：R931.5 文獻標識碼：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，具有清熱解毒、消癰散結之功效。可用于治療癰腫疔瘡、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]。《本草綱目》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丁（堇菜科）、甜地丁（豆科）、苦地丁（罌粟科）、龍膽地丁（龍膽科）、竹葉地丁（遠志科）等。堇菜屬多種植物均當紫花地丁入藥，不同地區藥材來源各異，商品藥材混亂。

本研究利用紅外光譜法和人工神經網絡對42份不同批次、不同產地的紫花地丁樣品進行了測試和鑒別，結果可以區分其中的野生紫花地丁和栽培紫花地丁。此鑒別方法與常規的鑒別方法[3-6]相比具有更直接、快速、不破壞樣品等特點，是一種科學鑒別中藥材的方法。

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 藥材預處理 藥材經烘箱烘干，機器粉碎，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，加入100～200 mg的溴化鉀，在壓片機上壓成厚度為0.1 mm透明薄片后用傅里葉變換紅外光譜儀進行測定。

2 結果與分析

2.1 方法學考察

2.1.1 精密度試驗結果 同一樣品供試片連續測定5次，譜圖完全一致。

2.1.2 重復性試驗結果 同一份樣品分別取樣5次進行測定，譜圖基本一致，相對標準偏差為0.1%。

2.1.3 穩定性試驗結果 取同一樣品片放入干燥器內保存，分別放置0、1、2、3、4、6、8、24 h后測定，圖譜完全一致。

2.2 數據的采集和處理

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網絡（BP-ANN）建立了紫花地丁樣品的分類模型。神經網絡的輸入層單元為44，輸出層單元為1個，以1.0代表野生紫花地丁，0.0代表栽培紫花地丁。對隱含層單元進行優化選擇。

首先對紫花地丁的紅外光譜利用小波變換進行壓縮，然后進行網絡訓練和建模。為了驗證神經網絡建立的分類模型，采用交叉驗證方法。使用隨機方法選取檢驗樣本，即每次選取一個樣本作為檢驗樣本，其余樣本作為訓練樣本。預測結果的判定閾值設為0.5，即當輸出值大于0.5判為野生紫花地丁，當輸出值小于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），發現紫花地丁樣品的紅外光譜非常相似，很難進行區別。由于光譜變量多、分析速度慢，因此選擇小波變換技術對光譜進行壓縮。

小波變換是一個時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算功能對函數或信號進行多尺度細化分析，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行壓縮，經小波壓縮后的光譜變量點由原來的700個減少為44個，然后進行歸一化處理，含44個變量的紫花地丁紅外光譜作為神經網絡的輸入信號，避免了由于被測樣品量的大小對吸收峰強弱的影響，繪制出來的紅外光譜圖能夠更好的反映出不同產地不同年限的紫花地丁的光譜差別。

2.4 隱含層結點的影響

隱含層的結點數決定著BP網絡的復雜性。若數目太少，網絡所能獲得的信息就會太少，不利于分析鑒別；而數目太多，不僅增加了訓練時間，而且目標存在一定的誤差，同時容錯性變差，測試誤差增大。因此需要選擇一個最適合的隱含層結點數。隨著隱含層結點數的變化，BP網絡的識別正確率也在變化。當隱含層結點數為4時，識別正確率最高，達到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BP神經網絡訓練速率和收斂度的兩個重要因素，其中識別速率一項是由函數Trainbpx自行調整。因此，在試驗中只需要選擇合適的動量因子。傳統的算法中一般動量因子為0.9。適當改變動量因子，不僅沒有降低網絡的收斂和訓練速度，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逐個比較，確定最合適的動量因子為0.6（圖3）。

2.6 神經網絡分析鑒別

在這項試驗中，通過神經網絡鑒別紫花地丁樣品，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網絡對樣紫花地丁樣品的識別中有3份紫花地丁樣品識別錯誤，其他39份樣品的鑒別是正確的（圖4）。從總體來看，使用BP網絡鑒別紫花地丁樣品識別準確率達到了92.86%。

3 小結與討論

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，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地的藥材，紅外的指紋譜圖存在差異，說明其中一些化學成分或者各化學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的模式識別法實現譜圖的辨認和藥材的快速鑒別在理論上是可行的。但研究中發現這種差異性不太明顯，簡單的相似度方法進行比較很難區分。

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，根據譜圖的差異并通過BP-ANN網絡可以識別野生紫花地丁和栽培紫花地丁。利用人工神經網絡與之相結合可以對藥材進行真偽鑒別。作為藥用的紫花地丁品種較多，尚沒有統一的質量標準，對于紫花地丁的藥用開發是一大制約。因此制定相應的質量標準可為紫花地丁的合理應用提供理論依據，同時也為紫花地丁的藥用拓展更大的空間。

參考文獻：

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