高光譜結合人工神經網絡對丹參藥材的質量評價

李子涵，焦 龍，孫嫵娟，李 紅，李 棟，婁俊豪

（西安石油大學化學化工學院，陜西西安 710065）

丹參(Salvia miltiorrhiza Bunge)屬唇形科鼠尾草屬植物，是由植物丹參干燥根和根莖形成的一種中藥材。丹參含有豐富的酚酸類、丹參酮類、含氮類和多糖等物質，在抗炎[1]、抗氧化[2]、祛淤活血[3]、抗冠心病及抗腫瘤[4]等方面發揮著重要作用[5]。受生長環境、栽培方式、采收時間、加工方法等的影響，不同來源的丹參在藥理作用和化學成分的積累上存在差別，導致藥材質量的差異較大。因此，需要構建一種能夠可靠、準確地對丹參進行質量評價的方法。

高光譜是近年發展迅速的一種具有分辨率高、圖譜合一、信息量大、分析速度快、可無損檢測等優點[6-7]的新興分析手段，已被廣泛應用于農業[8]、地質[9-10]、中藥[11-13]等領域。鮑一丹等人[14]采用高光譜法，實現了不同年份的中藥陳皮的準確識別，李夢等人[15]基于高光譜和化學計量學的方法，實現了不同產地人參的快速鑒別。

人工神經網絡(artificial neural network，ANN)是一種模仿生物神經網絡結構和功能的數學模型，可以很好地處理非線性問題，具有自學習、自組織、自我適應等特點[16]。采用高光譜技術結合ANN 方法對物質進行定性分類，具有良好的可行性，已被應用于多個研究領域。Bai 等人[17]利用高光譜和人工神經網絡，建立了不同顏色、大小和品種的谷物識別模型，識別準確率達到98.00%。Feng 等人[18]采用高光譜成像技術、主成分分析（PCA）和人工神經網絡相結合的方法，對金銀花進行真偽鑒別，鑒別準確率達到100.00%。……