基于灰色关联-TOPSIS法的“金银花”类药材品质评价及其多元光谱基原识别研究北大核心CSCD

该研究使用灰色关联-TOPSIS法评价不同基原“金银花”类药材品质,并应用傅里叶变换近红外和中红外光谱技术,结合化学计量学和光谱融合策略,建立不同基原“金银花”类药材识别模型。通过采用高效液相色谱测定6种不同基原“金银花”类药材中新绿原酸、绿原酸、隐绿原酸、咖啡酸、断氧化马钱苷、异槲皮苷、异绿原酸B、异绿原酸A、异绿原酸C的含量,采用灰色关联-TOPSIS法对它们的品质进行评价。此外,采集6种不同基原“金银花”类药材(忍冬、灰毡毛忍冬、红腺忍冬、黄褐毛忍冬、华南忍冬、细毡毛忍冬)的近红外与中红外光谱数据,结合主成分分析(PCA)、支持向量机(SVM)及光谱数据融合技术,确定“金银花”类药材基原识别的最佳方法。结果表明,不同基原“金银花”类药材品质存在差异,其中忍冬与其他5种基原存在显著性差异(P<0.01),细毡毛忍冬与黄褐毛忍冬、灰毡毛忍冬、红腺忍冬的品质存在显著差异(P=0.008、0.027、0.01),而红腺忍冬与华南忍冬品质亦存在显著差异(P=0.001)。基于单一光谱建立的PCA、SVM模型二维图均无法用于“金银花”类药材的有效识别;数据融合结合SVM模型进一步提高识别正确率,中级融合的识别准确率为100%。可见灰色关联-TOPSIS法能用于不同基原“金银花”类药材的品质评价;同时,基于红外光谱数据融合策略,SVM化学计量学模型,能够对不同基原的“金银花”类药材进行准确识别,为该类药材的基原鉴定提供了一种新方法。