[发明专利]一种用红外光谱结合聚类分析鉴定中药材的方法

说明书

技术领域

本发明涉及药材检测技术领域，具体地说，本发明涉及用红外光谱法进行药材检测的 技术领域。

背景技术

中药材具有以下特点：(1)复杂性：中药材成分极为复杂，其数量多，来源复杂，结 构和性质差异大，相互的作用关系难于清楚；(2)整体性：中药材虽然成分复杂，但优质 中药材的成分相互复合、平衡，形成一个整体，使不同药材的药材质形不一；(3)差异性： 中药材由于产地的自然环境、炮制工艺不同，使不同药材呈现不同特征。

中药材的复杂性、整体性、差异性决定了其整体质量评价的必要性，然而，常规的现 代仪器分析如HPLC、GC，多注重于中药材微观化学成分个体的研究，而将中药材本身各 种成分的综合作用和相互关系割裂开来，这种运用于中药材的标准分析方法很难适应中药 材的综合、宏观的整体评价；而传统的鉴别鉴定方法又容易受到主观性和经验性影响。

随着傅里叶变换红外光谱仪的问世，以及各种新技术和新附件的研制开发拓宽了红外 光谱法的应用领域。如镜面反射附件可以采集平整、光滑固体表面的光谱信息；漫反射附 件则能获得高散射粉末样品的光谱信息；衰减全反射附件可收集普通红外光谱法无法测量 的厚度大于0.1mm的塑料、高聚物、橡胶等样品；而变温附件又可以动态跟踪样品的热 变性过程。特别是近年来数学多学科的相互支持和计算机辅助解析技术(模式识别和人工 神经网络等)的应用，为红外光谱法应用到中药材这一复杂混合物体系中提供了良好的技 术工作平台。

聚类分析是模式识别中的一种，其基本思想是认为所研究的对象中的样本，存在着不 同程度的相似性(亲疏关系)。于是，可以根据这批样品的客观指标，找出一些能够度量 样本之间相似程度的统计量，以此为依据，把一些相似程度大的样品聚为一类，疏远的聚 合到一个大的分类单位，最后把分类系统直观的用图形(谱系图或称分群图、聚类图等) 表示出来，以清楚反映出样本或变量的亲疏关系。这种方法按照不同对象之间的差异，根 据距离函数的规律作模式分类，将相似的归为一类，不相似的归为一类，其关键是选取合 适的特征。一般采用聚类中心之间的距离(类间距)评价聚类效果。

SIMCA(Soft Independent Modeling of Class Analogy)软件是一个非商业化的、尝试性 的软件，虽然也可以提供其它信息，但其主要目的是将未知物质聚类。它是基于类模型基 础上的有监督的模式识别方法。该法基于这样的假设：同一类样本具有相似的特征就会聚 集在某一特定的空间区域，而对不同类的样本，则分布在不同的区域。通过因子分析法分 别针对训练集中的每类样本建立类模型。类模型建好后，对实验集中的样本，计算其到各 类模型的SIMCA距离，根据SIMCA距离判别该样本属于某一已知类，或同时属于某几个 已知类，或归于新类。

在中药材的聚类分析中，由于中药材的样品是多组分的，如果用浓度作为聚类对象会 比较片面，而用光谱作为聚类的对象比用浓度更加直接，因为光谱中包含的信息多，如果 用一种浓度进行聚类，建立标准样品集，只能将该浓度均匀分开，充分包含该浓度的信息， 但不能保证包含样品的背景信息。同时，中药材不仅是一个复杂的混合物体系，而且数量 大，品种多，所含各种化合物吸收强度的叠加具有难以解析的复杂性；又因大多数药材的 主体成分往往具有共性，故谱图又具有一定程度的相似性。因此，借助药材红外指纹谱图 的差异，建立相关的模式识别法，实现谱图的辨认和药材的快速鉴定(别)在理论上是可 行的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种无损、快速、简便的中药材定性分析和鉴定方法，本发明 的技术方案是：

一种用红外光谱结合聚类分析鉴定中药材的方法，包括如下步骤：

(1)选取同类中药材标准样品；

(2)对标准样品进行红外光谱检测，得到红外谱图；

(3)对所得到的红外谱图用聚类分析方法建立该中药材的标准红外模型；

(4)运用标准红外模型和待测中药材样品的红外谱图进行比对，即可直接对中药材进 行分析、鉴定。

本发明所说的中药材，可以是任何类型的中药材，包括果实类、根类、茎类、叶类、 藤类药材，以及经前处理的不同部位的药材。

本发明的方法，其中步骤(1)所用的中药材标准样品优选≥30个。