马兜铃酸及其类似物的鉴别模型研究

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马兜铃属中草药具有镇痛、消炎、利尿等显著作用,然而近年来,相关报道称,长期服用含马兜铃酸的中草药将造成慢性肾衰竭、肝癌等疾病。为防止马兜铃酸与其类似物在临床中药学上的混淆使用,研究一种快速高效的鉴别分析方法具有重要现实意义。目前,现有的基于近红外光谱技术的中药材质量检测模型为马兜铃酸及其类似物的鉴别提供了有益的思路。然而,这些模型往往运用浅层学习机与特征优选算法相结合的方式,其依赖于人工经验的参与。为有效解决上述问题,本文针对马兜铃酸及其类似物的近红外光谱数据,提出两种定性分析模型,旨在快速、高效、自适应地实现马兜铃酸及其类似物的鉴别。本文主要开展以下三部分研究工作:(1)针对近红外全光谱信息冗余、叠加严重的问题,提出利用主成分分析结合支持向量机(Principal Component Analysis Combined With Support Vector Machine,PC A-S VM)的定性分析模型,采用基于网格搜索算法进行参数寻优。模型预测精度达91.41%,表明PCA-SVM模型可初步实现马兜铃酸及其类似物的鉴别探究。(2)由于传统浅层学习模型存在的人工经验依赖、过拟合现象等问题,为了完善自适应鉴别分析,本文对传统Le Net-5模型做出改进,设计一个端到端的一维卷积神经网络(1-dimensional Convolutional Neural Network,1D-CNN)的定性分析模型,改进后的网络结构可直接适用于一维信号的近红外光谱数据。结构设计中提出Re LU函数与批量归一化机制相结合的方式解决数据过拟合问题。此外,采用t分布随机邻域嵌入算法实现1D-CNN内部特征提取过程的可视化,以说明1D-CNN自主特征学习能力的优越性。最终1D-CNN模型判别准确率达100%,表明1D-CNN模型可实现马兜铃酸及其类似物的高精度区分。(3)采集马兜铃酸及其三种类似物的近红外光谱数据展开实验研究,分别建立PCA-SVM与1D-CNN模型。实验结果表明本文提出的PCA-SVM和1D-C NN鉴别模型均可实现马兜铃酸及其类似物的鉴别分析,而对比之下,1D-C NN模型在避免人工经验参与的同时也表现出了更高精度的识别性能,展现了其更良好的自适应性与鉴别效果,验证了深度学习算法在中草药质量检测领域的可行性,为马兜铃酸及其类似物的分析提供了一种快速有效的鉴别手段。
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