近红外光谱相似度结合波长选择新算法及其在金银花质量评价中的应用

摘要

目的：采用偏最小二乘法结合遗传算法(GA-PLS)探索中药金银花的近红外指纹图谱与其抑菌活性的相关性，将波长选择后的特征波长用于计算近红外光谱相似度，进而研究该相似度在中药质量评价中的应用并进行验证。rn 方法：通过体外抑菌实验，测定47个不同产地批次金银花样品的抑菌活性.并采集样品的近红外光谱。使用PLS法建立两个近红外光谱预测模型，分别预测金银花对金黄色葡萄球菌和大肠杆菌的抑菌活性;利用GA算法共提取了202个与抑菌活性相关的近红外特征波长.将这202个波长用于计算近红外光谱相似度，与相似虔阅值比较后，对样品的近红外指纹图谱进行评价。rn 结果：GA-PLS模型的预测性能优于全光谱PLS模型和全光谱PCR模型.与全光谱计算的相似度相比，用特征波长计算的相似度能够准确地判别未知样品的抑菌活性。rn 结论：在GA-PLS法的波长选择基础上，使用与抑菌活性相关的波长计算近红外光谱相似度并对中药材的质量进行控制，具有可行性。