快速識(shí)別金線蓮真?zhèn)?/strong>
金線蓮又稱金線蘭，作為一種主要生長于我國南部地區(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，但市場依舊供不應(yīng)求，在 2021年被列為國家二級(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)频闹袊_(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 測量其近紅外光譜圖，測量范圍 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)參數(shù)模型的預(yù)測精度如下表所示:
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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