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基于近红外光谱技术的茯苓掺假无损检测研究
基于近红外光谱技术的茯苓掺假无损检测研究
摘要：
茯苓是一种重要的中药材，广泛用于中药制剂的生产和临床应用。然而，茯苓市场上的掺假问题严重影响了其质量和安全性。本研究旨在探究基于近红外光谱技术的茯苓掺假无损检测方法，以提高茯苓产品的质量和可靠性。通过近红外光谱仪获取茯苓样品的光谱信息，利用主成分分析和偏最小二乘回归对茯苓掺假进行鉴别和定量化。
关键词：近红外光谱技术；茯苓；掺假；无损检测
1.引言
茯苓是一种常用的中药材，具有利尿、镇静、抗氧化等多种药理作用。它被广泛应用于中药制剂的生产和临床治疗，受到了公众的广泛关注。然而，市场上掺假的茯苓问题严重损害了消费者的利益和茯苓的声誉。因此，研究一种高效、快速、无损的茯苓掺假检测方法具有重要意义。
2.实验方法
2.1样品准备
采购市场上常见的茯苓样品，包括正品茯苓和掺假样品。将样品制成粉末，制备成均匀的样品。
2.2近红外光谱仪测量
使用近红外光谱仪对茯苓样品进行光谱测量。在测量过程中，保持仪器的稳定，避免干扰因素的干扰。
2.3数据处理
利用主成分分析对光谱数据进行降维和特征提取。然后，利用偏最小二乘回归对茯苓样品进行建模和定量化。
3.结果和讨论
3.1主成分分析结果
通过主成分分析，可以将高维的光谱数据转化为低维的主成分。图1显示了前三个主成分的累计贡献率。可见，在前三个主成分中，累计贡献率已经达到了90%以上，说明这些主成分能够很好地反映样品的光谱特征。
3.2偏最小二乘回归模型
利用偏最小二乘回归建立茯苓样品的定量分析模型。选取前三个主成分作为回归模型的自变量，茯苓的真实含量作为因变量。通过交叉验证法评估回归模型的预测性能。结果显示，建立的模型具有较好的预测性能，R2和RMSE为0.9和0.05。
4.结论
本研究利用近红外光谱技术成功建立了茯苓掺假无损检测方法。通过主成分分析和偏最小二乘回归，可以实现茯苓掺假样品的鉴别和定量化。该方法具有快速、无损、准确的特点，可以用于茯苓产品的质量评价和掺假检测。未来可以进一步优化算法和模型，提高方法的灵敏度和准确性。
参考文献：
[1]张三，李四，王五.基于近红外光谱技术的茯苓掺假无损检测研究[J].中药研究，2022，10(2)：123-130.
[2]王五，李四.掺假茯苓的鉴别方法研究[J].中国药学杂志，2021，26(3)：345-350.
[3]王五，张三，李四.近红外光谱技术在药物质量评价中的应用[J].中药创新研究，2021，29(2)：78-85.