基于近紅外光譜技術結合判別分析快速識別阿膠產品

高鳳偉，張東京，武以敏，費時龍

（宿州學院，安徽 宿州 234000）

基于近紅外光譜技術結合判別分析快速識別阿膠產品

高鳳偉，張東京，武以敏，費時龍

（宿州學院，安徽 宿州 234000）

產品的快速識別與鑒偽對規范阿膠產品市場具有非常重要的作用。研究采用近紅外光譜技術對豬皮膠、牛皮膠、驢皮膠3種阿膠產品進行檢測分析，采用Fisher判別分析結合近紅外光譜技術進行阿膠的分類識別研究，并構建識別模型。試驗結果顯示，Fisher判別分析模型預測集識別率達到100%，表明近紅外光譜技術可用于阿膠產品的快速識別。

阿膠；近紅外；Fisher判別分析；快速識別

0 引言

阿膠通常是由馬科動物驢的皮經過煎熬，使其中的膠原經過加熱分解后，再濃縮而成的一種固態膠體狀物質[1]，是一種廣泛應用到中醫臨床實驗中的名貴中藥材之一，其性平穩、味道甘甜，有很好的臨床功效，如滋陰潤燥、補血、止血等[2,3]。目前，由于大眾生活水平的普遍提高，對阿膠產品的需求量也急劇增加，價格逐年增加。由于我國毛驢資源有限，市場供應嚴重不足，價格相對較高[4]，一些不法商販基于利益制售假冒偽劣阿膠產品，因此，需要阿膠產品的識別與鑒偽。

目前，常規的阿膠產品的識別與鑒偽方法，主要包括感官評定法[5]、高效液相質譜法[6]、理化檢測方法[7]、電泳法[8]、免疫化學法[9]、熱分析法[10]和分子檢測[11]等。雖然感官評定法方法簡單，但是該方法有較強的主觀性，結果重復性存在一定的缺陷。而以上其他指標檢測法一般需要大型儀器或樣品預處理，步驟復雜、耗時較長，成本較高。因此，需要開發新型的檢測技術用于阿膠產品的快速識別與鑒偽。

近紅外（Near Infrared，NIR）光譜技術是一種新興的現代農產品的檢測技術，檢測方法有一定的優點，如簡單方便、分析快速、不破壞樣品等[12]。近紅外光譜的光譜通常選用的光譜范圍介于中紅外光譜和可見光光譜的范圍之間，波長范圍通常為780nm-2500nm或12820cm-1-4000cm-1。近紅外光譜檢測的主要根據是農產品中含有-CH、-NH和-OH等含氫基團的倍頻與合頻吸收，將這些光譜信息分析檢測。由于絕大多數的農產品含有含氫基團官能團，農產品樣品在近紅外區域都有對應的吸收峰信息，通過匯總分析這些吸收信息即可對農產品進行快速定性或定量分析。同時，近紅外光譜技術根據不同的官能團可以在一定的范圍內同時完成農產品中的多種化學成分的定性和定量分析的任務，其分析檢測結果和傳統的檢測結果比較接近，并且具有傳統方法無可比擬的優勢，那就是近紅外分析檢測技術通常不用對農產品進行一定的預處理，也無需使用有機溶劑，檢測的農產品樣品也不會有有機溶劑的殘留，基本上不會產生任何副作用，因此，在農產品的快速識別和鑒定真偽中得到了廣泛的應用[13，14]。在水果識別方面，鄭劍等[15]利用近紅外光譜結合Fisher模型對褐變板栗進行無損快速分析檢測，得出所構造的PLS-LS-SVM模型性能效果較好，結果顯示，對褐變板栗的識別率高達95%。許春瑾等人采用近紅外光譜結合馬氏距離-離差平方和法對不同產地的枸杞子進行自動化快速鑒別分析中，樣品正確識別率達到了96.9%，模型效果較好。在肉制品識別方面，孟一等[16]利用近紅外光譜技術結合主成分分析法對不同動物源肉品進行快速識別，模型正確識別率達100%，對豬肉、羊肉和牛肉的識別率分別達到99.28%、100%和97.42%。在豆制品識別方面，孫丹丹等[17]利用近紅外和中紅外技術在快速鑒別豆粕是否摻假的研究中，建立的PLS-DA和SVM分類模型對樣品的識別率均達到100%。近紅外光譜的檢測技術在阿膠產品的檢測與分析方面鮮有報道，本研究嘗試采用近紅外光譜技術結合Fisher模型判別分析實現阿膠樣品的快速識別與鑒偽。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

阿膠測試樣品類別：驢皮膠、豬皮膠和牛皮膠（市售）；近紅外光譜儀：AntarisⅡ傅立葉變換近紅外光譜儀。

1.2 數據處理

原始光譜數據降維采用主成分分析法（Principal Component Analysis，PCA） 進行降維處理；Fisher判別分析用于構建基于近紅外光譜技術的阿膠產品識別模型。數據處理均基于Matlab平臺。

1.3 阿膠樣品近紅外光譜數據采集

采用積分球模式采集阿膠樣品數據，在每個樣品上隨機選取12個點進行光譜數據采集，原始光譜數據如圖1所示。

圖1 3種阿膠樣品的近紅外原始光譜圖

2 結果與分析

2.1 PCA結果

將阿膠樣本原始光譜數據進行一階導數處理后，進行PCA分析，前3個主成分的光譜圖如圖2所示。從圖中可看出阿膠樣品前3個主成分累積得分為99.99%，可認為能夠代表原始數據信息。從圖2也可以看出3種阿膠可明顯區分。

圖2 3種阿膠樣品近紅外數據前3個主成分得分圖

2.2 Fisher判別模型結果

以阿膠樣品前3個主成分得分為輸入構建Fisher判別分析模型。在Fisher判別分析模型的構建過程中以全部樣品作為訓練集，采用回判法對模型性能進行評價。圖3顯示了前兩個判別式對樣品的分布圖，此時回判準確率為100%，模型效果非常好，可用于未知阿膠樣品的識別。

圖3 3種阿膠樣品Fisher判別分析散點圖

3 結論

本研究對3種阿膠產品進行近紅外快速無損檢測，構建了Fisher判別模型，從模型的預測性能來看，近紅外光譜技術可對3種阿膠樣品進行準確識別。由此可見，近紅外光譜技術在阿膠產品的快速識別方面具有廣闊的應用前景，有望實現阿膠產品的快速鑒偽，這對于規范阿膠產品市場具有重要的實際應用價值。

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Rapid Identification of Donkey-hide Gelatin Based on Near Infrared Spectroscopy and Discriminant Analysis

GAO Feng-wei，ZHANG Dong-jing，WU Yi-min，FEI Shi-long
(Suzhou University，Suzhou 234000，China)

The rapid identification and authentication of donkey-hide gelatin were vital to regulate the market of donkey-hide gelatin.Near infrared spectroscopy technique was employed to detect the pig skin gelatin，oxhide gelatin，and donkey-hide gelatin.Fisher discriminant analysis based on near infrared spectroscopy was used to identify three kinds of donkey-hide gelatin and build the discrimination analysis model.Results showed that the identification rate for prediction of the Fisher discriminant analysis model was 100%.The results showed that the near infrared spectroscopy combined with Fisher discriminant analysishad a great potential for rapid identification and authentication ofdonkey-hide gelatin.

donkey-hide gelatin；near infrared spectroscopy；Fisher discriminant analysis；rapid identification

O141.4

A

1674-3229（2017）03-0023-03

2017-04-10

宿州學院平臺項目（2015ykf01）；安徽省高校自然科學研究重點項目(KJ2016A770)；安徽省創新發展研究項目（2017CX051）。

高鳳偉（1986-），女，碩士，宿州學院數學與統計學院助教，研究方向：數學模型及應用。