王丽君1，2，回音1，2，王珏1，2，殷果1，2，江坤1，2，黄洋1，2，王铁杰1，2*
(1．深圳市药品检验研究院，广东深圳518057；2．深圳药品质量标准研究重点实验室，广东深圳518057)
摘要：目的：建立中药皂角刺中山皂角刺和野皂角刺掺伪的快速分析鉴别方法。方法：利用近红外光谱法结合线性判别分析(LDA)、支持向量级(SVM)和人工神经网络法(BP-NN)，建立中药皂角刺中山皂角刺和野皂角刺掺伪的快速无损鉴别模式识别模型；采用偏最小二乘(PLS)回归分析建立掺伪品中山皂角刺和野皂角刺伪品的掺伪量预测模型。结果：对于皂角刺正品和其山皂角刺掺伪及野皂角刺掺伪品SVM法分类效果优于LDA和BP-NN法。谱段选择5000～4200 cm-1、采用平滑-归一化法预处理数据方法时，SVM建模训练集、验证集和测试集分类准确率分别为100%、100%和96.4%。PLS回归模型结果显示，山皂角刺掺伪预测集rp、预测集均方根误(RMSEP)和偏差(bias)值分别为0.993、2.91%和-0.3303；野皂角刺掺伪预测集rp、RMSE和bias值分别为0.995、2.57%和0.3649。结论：本实验建立的模式识别模型及回归方法能够准确快速判别皂角刺及山皂角刺和野皂角刺掺伪品并能较准确预测正品中山皂角刺和野皂角刺掺伪量。
关键词：皂角刺；支持向量机；偏最小二乘回归；近红外光谱
该论文发表于《中国药学杂志》2020年6月第55卷第11期
