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快速識(shí)別金線蓮真?zhèn)?/strong>
金線蓮又稱金線蘭，作為一種主要生長(zhǎng)于我國(guó)南部地區(qū)珍貴的中藥材，內(nèi)含糖類、黃銅和苷類等活性成份，其中氨基酸與微量元素的含量高于國(guó)產(chǎn)西洋參與野山參。據(jù)記載金線蓮有清熱涼血，除濕解毒，抗炎、鎮(zhèn)痛與鎮(zhèn)靜的作用，能夠用于治療支氣管擴(kuò)張咯血，風(fēng)濕等疾病。因其全草可入藥，且也是具有較高觀賞價(jià)值室內(nèi)觀葉植物，市場(chǎng)售價(jià)較高，素有“金草”、“藥王”的美稱。
盡管金線蓮售價(jià)高昂，但市場(chǎng)依舊供不應(yīng)求，在 2021年被列為國(guó)家二級(jí)保護(hù)植物。因此一些不法分子為了攫取高額利益，經(jīng)常使用與金線蓮?fù)频呐_(tái)灣銀線蓮冒充出售，二者活性成份雖然相似，但其含量比例卻相差懸殊，僅多糖提取率一項(xiàng)就差距3倍之多。甚至還有使用外形相似的斑葉蘭或血葉蘭摻雜在金線蓮中一同出售。
針對(duì)金線蓮質(zhì)量檢測(cè)的傳統(tǒng)方法主要有性狀鑒定、顯微鑒定、DNA 鑒定以及高效液相色譜等。這些檢測(cè)手段盡管有較高分析精度，但通常也有耗時(shí)久、效率低、破壞樣品且需要專業(yè)人員操作等弊端。而近紅外光譜分析作為一種快速無損檢測(cè)方法就非常適合鑒別金線蓮的真?zhèn)巍?/p>
應(yīng)用案例
不同批次的金線蓮和銀線蓮樣品各 80 批，每批約 160 g。用于摻雜的斑葉蘭和血液蘭共計(jì) 2000g。上述樣品分次清洗 3 至 5 遍，隨后置于 60 °C 的烘箱中干燥至恒重，粉碎后過 60 目篩。經(jīng)過處理后，純金線蓮和純銀線蓮樣品各 80 個(gè)，摻入斑葉蘭和摻入血葉蘭的金線蓮樣品分別有 84 個(gè)，共計(jì) 328 個(gè)樣品。
上述樣品采用 Buchi NIRFlex N-500 測(cè)量其近紅外光譜圖，測(cè)量范圍 10000-4000 cm-1，分辨率 8 cm-1，掃描次數(shù) 32，各類樣品的平均光譜如下:
隨后將采集到的 328 條光譜每類按 3:1 的比例隨機(jī)劃分至預(yù)測(cè)集與校正集，校正集中的樣品再次按同樣比例隨機(jī)劃分成訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，集合具體分布如下表所示:
因近紅外光譜數(shù)據(jù)是序列數(shù)據(jù)，隨后采用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1D-CNN）對(duì)其進(jìn)行特征提取，并采用貝葉斯優(yōu)化算法對(duì)CNN進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。作為對(duì)比，還分別對(duì)最近鄰算法（KNN）和支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行優(yōu)化并建模驗(yàn)證。最終三種算法對(duì)應(yīng)最優(yōu)參數(shù)模型的預(yù)測(cè)精度如下表所示:
通過判別準(zhǔn)確率結(jié)果不難發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過貝葉斯優(yōu)化后的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1D-CNN-B）具有最高的判別精度，說明貝葉斯算法能有效地提升超參模型的分類性能，并且近紅外光譜能夠快速有效地識(shí)別金線蓮真?zhèn)渭皳诫s品。
參考文獻(xiàn)
柴琴琴, 曾建, 張勛. 基于貝葉斯優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的金線蓮偽品鑒別[J]. 浙江農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2022，34(2): 391-396.
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