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摘要
人参作为名贵药材,具有较高的药用价值。其中皂苷是人参中主要的活性药用成分,在治疗疾病及保健功能中发挥重要作用。人参皂苷含量高低会因不同条件的变化而有较大差异。皂苷传统测定方法是紫外可见分光光度计法,该方法操作过程繁琐、耗时,且破坏样品。近红外光谱技术具有快速、无损、绿色无污染等优点,为人参皂苷成分的测定进而快速评价人参的质量提供了依据。本文利用近红外技术对人参皂苷含量进行测定分析,利用最小二乘支持向量机中常用的核函数对人参皂苷进行定量建模分析,得出不同核函数的最佳模型定标效果,进一步提高了人参皂苷近红外快速定标模型分析的稳健性及精确性。最终为改善传统近红外线性分析模型的局限性,提高人参皂苷近红外光谱定量分析精度,增强模型泛化能力,深度研究了最小二乘支持向量机定量分析方法。首先对采集的人参原始光谱进行多元散射校正消除颗粒度影响,接下来重点讨论了最小二乘支持向量机算法中常用的3种核函数模型的参数优化及调节过程,建立了人参皂苷含量的定量分析模型。最优模型相关系数达到0.98,交叉检验均方根偏差为0.14%,获得了较高的分析精度。表明近红外分析技术结合最小二乘支持向量机方法在人参皂苷含量预测方面有较好的应用前景。
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单位中国科学院长春光学精密机械与物理研究所; 应用光学国家重点实验室
