基于八角紅外光譜的反向人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鑒別

摘要：采用傅里葉紅外光譜法（FT-IR）獲取樣品紅外指紋圖譜，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差反向傳播算法（BP-ANN）建立八角茴香（Illicium verum Hook.f.）的紅外指紋模型。結(jié)果表明，該方法可有效鑒別八角茴香和偽八角，與傳統(tǒng)鑒別方法結(jié)果基本一致，但更直接和快速。該方法可為八角茴香的鑒別提供借鑒和參考。

關(guān)鍵詞：八角茴香（Illicium verum Hook.f.）；紅外光譜；反向傳播人工網(wǎng)絡(luò)；鑒定

中圖分類號(hào)：R931.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：0439-8114（2013）18-4497-02

八角茴香（Illicium verum Hook. f.）為木蘭科常綠喬木八角的干燥成熟果實(shí)，又名大茴香、大料等[1，2]。八角茴香性味辛、甘、溫，具有溫中散寒、理氣止痛的功效，常用于治療胃寒疼痛、嘔逆食少、寒性腰痛等[3]。近期常在市場(chǎng)上發(fā)現(xiàn)八角偽品——同屬植物果實(shí)，因此建立八角的品質(zhì)鑒定標(biāo)準(zhǔn)十分必要[4-7]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial neural network，ANN），簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是利用大量簡(jiǎn)單的處理單元廣泛連接組成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，可模仿人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的一種信息處理系統(tǒng)。目前應(yīng)用較多的是反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back-propagation，BP-ANN），該系統(tǒng)采用誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ǎ炊鄬诱`差修正梯度下降法離線學(xué)習(xí)，按離散時(shí)間方式運(yùn)行，該算法通過最小化代價(jià)函數(shù)實(shí)現(xiàn)由輸入到輸出的映射[8-11]。本試驗(yàn)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)對(duì)48個(gè)不同批次、不同產(chǎn)地八角樣品的紅外光譜分析，找到八角茴香和偽八角間的差異，以期為八角茴香的快速鑒定提供借鑒和參考。

1 材料與方法

1.1 材料

PE1730型傅里葉變換紅外光譜儀，配備DTGS檢測(cè)器。

48份八角樣品，采購(gòu)于張家口市某市場(chǎng)，經(jīng)河北北方學(xué)院藥物研究所鑒定。

1.2 方法

1.2.1 樣品測(cè)定 樣品經(jīng)烤箱烘干，機(jī)器粉碎，過60目篩，備用。稱取1～2 mg樣品，研細(xì)，加入100～200 mg溴化鉀，壓制為0.1 mm透明薄片后，上機(jī)測(cè)定。測(cè)定條件：光譜分辨率4 cm-1，測(cè)量范圍4 000～400 cm-1，環(huán)境溫度22 ℃左右。樣品在測(cè)試前掃描背景，掃描30次，取30次測(cè)量值的平均值。

1.2.2 方法學(xué)驗(yàn)證 同一樣品供試片連續(xù)測(cè)定5次，驗(yàn)證方法的精密度；同一份樣品分別取樣5次進(jìn)行壓片測(cè)定，驗(yàn)證方法的重現(xiàn)性；取同一樣品片放入干燥器內(nèi)保存，分別放置0、1、2、4、6、12、24 h 后測(cè)定，驗(yàn)證方法的穩(wěn)定性。

1.2.3 數(shù)據(jù)的采集和處理 采用誤差反向傳播算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP-ANN）建立八角樣品的分類模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層單元為44，輸出層單元為1個(gè)，以1.0代表八角茴香，0.0代表偽八角。對(duì)隱含層單元優(yōu)化選擇。采用Matlab的appcoef函數(shù)進(jìn)行一維小波變換，壓縮光譜。然后使用Trainbpx（快速BP算法）進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和建模。為了驗(yàn)證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的分類模型，采用交叉驗(yàn)證方法。使用n中取1的方法選取檢驗(yàn)樣本，即每次選取一個(gè)樣本作為檢驗(yàn)樣本，其余樣本作為訓(xùn)練樣本。每個(gè)樣品作為檢驗(yàn)樣本1次，作為了訓(xùn)練集樣本n-1次。預(yù)測(cè)結(jié)果的判定閾值設(shè)為0.5，即當(dāng)輸出值大于0.5判為八角茴香，當(dāng)輸出值小于0.5判為偽八角。

2 結(jié)果與分析

2.1 方法學(xué)結(jié)果

八角樣品的紅外光譜分析結(jié)果表明，同一樣品連續(xù)測(cè)定5次后以及不同時(shí)間測(cè)定后，其光譜圖一致，同一樣品分別取樣5次后，測(cè)定圖譜的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.1%。結(jié)果表明，本方法具有較好的精密度、重現(xiàn)性和穩(wěn)定性。

2.2 八角的紅外光譜分析

比較八角樣品的紅外光譜（圖1）可知，八角紅外譜圖在3 000～1 600 cm-1間差異較大，以該區(qū)域作為后續(xù)分析對(duì)象。為減少光譜變量，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度，對(duì)該區(qū)域光譜進(jìn)行小波變換壓縮。其光譜變量點(diǎn)由原來的700個(gè)減少為44個(gè)。為方便比較樣品光譜圖，對(duì)所測(cè)數(shù)據(jù)歸一化處理，得到的紅外光譜圖能較好反映出不同產(chǎn)地不同年限八角的光譜差別。故采用含44個(gè)變量的歸一化八角紅外光譜作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析數(shù)據(jù)。

2.3 隱含層結(jié)點(diǎn)的影響

隱含層的結(jié)點(diǎn)數(shù)決定著BP網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性。因此把隱含層個(gè)數(shù)從1到8逐一比較（圖2）。隨著隱含層結(jié)點(diǎn)數(shù)的變化，BP-ANN網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別正確率也在變化。當(dāng)隱含層結(jié)點(diǎn)數(shù)為1時(shí)，識(shí)別正確率最低，為85.42%；當(dāng)隱含層結(jié)點(diǎn)數(shù)為5時(shí)，識(shí)別正確率最高，達(dá)到91.67%。因此，最佳隱含層結(jié)點(diǎn)數(shù)為5。

2.4 動(dòng)量因子的影響

動(dòng)量因子和學(xué)習(xí)速率是影響B(tài)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速率和收斂度的2個(gè)重要因素。根據(jù)分析結(jié)果（圖3），本試驗(yàn)確定最合適的動(dòng)量因子為0.5。調(diào)節(jié)動(dòng)量因子，找到最高的識(shí)別正確率，但是如果動(dòng)量因子過大，BP網(wǎng)絡(luò)就不能收斂。

由4圖可知，BP-ANN僅有4個(gè)八角樣品識(shí)別錯(cuò)誤，其他44個(gè)樣品鑒定正確。BP-ANN技術(shù)的識(shí)別正確率達(dá)到91.67%。

3 結(jié)論

通過對(duì)48個(gè)八角樣品的測(cè)試和鑒別可知，采集不同品種的八角樣品圖譜相似性較高，根據(jù)譜圖差異并通過BP-ANN技術(shù)可區(qū)分八角茴香和偽八角。目前，作為藥食兩用的八角尚無統(tǒng)一質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，這是制約八角的藥用開發(fā)的重要因素。鑒定八角中是否摻雜其他低劣成分，甚至有害成分，將是今后快速鑒定技術(shù)的攻關(guān)難點(diǎn)，紅外光譜法作為無損分析方法，較之常規(guī)鑒定方法[3-6]，更直接和快速，因此開發(fā)這類無損鑒定方法，在中藥鑒偽方面具有較大的應(yīng)用價(jià)值。

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