西洋参原材料近红外光谱精选研究

为确保药物成品质量的稳定均一,作为原材料的西洋参应保证纯正。采用近红外积分球漫反射光谱,首先对西洋参、人参原样光谱运用移动窗口偏最小二乘法(moving window partial least-squares regression,MWPLS)选择特征波段,建立最小二乘支持向量机(least-squares support vector machine,LS-SVM)种类鉴别模型挑选出西洋参样品,判别正确率为100%。然后将样品粉碎,人参以5%、10%、15%、20%掺入西洋参粉末,为增加样品代表性借助线性加和模拟光谱手段于4 000～7 000 cm-1建立主成分判别分析(principal component analysis discriminant analysis,PCA-DA)掺杂判别模型,预测判别正确率由97.2%上升至100%,区分出少量人参掺杂的西洋参样品,最终精选出西洋参原材料纯品。