基于红外光谱分析法的中药材种类与产地判别

谢晓敏

（川北幼儿师范高等专科学校 初等教育系，四川 广元 628017）

中药是成分复杂的混合物，其品质鉴别与质量控制一直是科研和实践领域关注的重点。产地是中药材道地性的主要指标，对于药材品质鉴别尤为重要。相比较而言，利用红外光谱技术进行中药材品质鉴别更直接、快速，也更准确[1]。由于不同中药材表现的光谱特征差异较大，即使来自不同产地的同一药材，因其无机元素的化学成分、有机物等存在差异性，在近红外、中红外光谱的照射下，也会表现出不同特征，因此可利用这些特征鉴别中药材的种类及产地。不同种类中药材呈现的光谱区别较明显，故中药材种类鉴别相对比较容易。然而，不同产地的同一药材在同一波段内光谱较接近，使光谱鉴别误差增大，而有些中药材近红外光谱区别较明显，有些则中红外光谱区别较明显，故分析、提取红外光谱特征显得尤为重要。

1.1 数据来源

数据来源于2021年高教社杯全国大学生数学建模竞赛E题附件2、3、4，且假设所获数据真实有效，未受空气湿度、光照强度等因素干扰。

1.2 问题提出

问题一：附件2给出了673个药材从551到3 998连续3 448个波数的中红外吸光度信息，已知其中658个药材来源于11个产地，15个药材产地信息未知，需要根据已知判别其产地。

问题二：附件3给出了255个药材从552到3 999连续3 498个波数的中红外及从4 004到10 000连续5 996个波数的近红外吸光度信息，已知其中245个药材来源于17个产地，10个药材产地信息未知，需要根据已知判别其产地。

问题三：附件4给出了399个药材从4 004到10 000连续5 996个波数的近红外吸光度信息，其中：A类药材97个，B类药材102个，C类药材57个，143个药材未知类别，需要根据已知判别其类别；
349个药材来源于16个产地，50个药材产地信息未知，需要根据已知判别产地，将所给编号药材的类别与产地鉴别结果填入表格。

1.3 问题分析

上述三个问题都需要充分挖掘已知信息，剔除信息量较少的数据，降低原始数据维数，掌握不同产地和种类药材的特征及其差异性，选择恰当的判别方法，最终正确鉴别出未知产地及类别，并交叉验证其判别法的正确率及所用判别法的优劣。

以附件2为例，说明对原始数据所使用的降维处理方法。

2.1 方法一

在Excel中利用STDEV函数对附件2数据计算每个波数下吸光度的标准差，一些波数的标准差完全相等，认为这些波数贡献了相同的吸光度信息，可在Excel中利用删除重复项功能，除去标准差重复的波数，保留标准差不相同的波数，可将已知数据从3 448列降至1 789列。虽然剩余波数的标准差不同，但很多仍接近，因此，对所剩波数的标准差保留3位小数，再次使用删除重复项操作，将1 789列数据降至181列。

随机选取11个产地中的任一药材进行数据处理并对比，结果见图1。

图1 方法一数据处理前后图像对比

观察图1（a）发现，11个产地药材的光谱趋势大体一致，但各药材的最大吸光度、峰高、峰宽、峰差不同。对比图1（a）（b）可看出，数据预处理后不同产地的图像间区别更明显，更容易辨别出产地，表明数据预处理方法有效。

2.2 方法二

对附件2中每i个连续波数的吸光度求平均值，最后不足i的剩余波数也同样求均值，以此降低数据的维数。维数Vi计算公式为

当i=10、15、20、25、30时，原始数据维数将由3 448分别降至345、230、173、138和115。选择和图1相同编号的中药材降维数据绘制图像如图2所示。

从图2可看出，数据预处理后图像的走势和原始数据一致，可见此数据预处理方法最大限度保留了原始数据的单调性特征。

图2 方法二数据预处理后连续i个波数对应的平均吸光度

方法一、方法二均可对原始数据简单降维，降维后还可进行一阶导数和二阶导数运算，通过求导可突出谱线的变化部分，消除各谱线基线不同带来的影响[2]。

3.1 附件2产地判别

3.1.1 样本均衡性分析

为防止出现过拟合现象，需对样本的均衡性进行分析。附件2中658个已知产地信息的药材产地分布情况统计如表1。

表1 11个产地的药材数量

从表1可看出，每个产地的样本数相差不大，可以不考虑对样本数进行统一。

3.1.2 判别分析综述

判别分析是对未知类别样本进行归类的一种方法。判别分析的研究对象已有了分类，只需根据抽样样本建立判别公式和判别准则，然后判别样品类别。用数学语言表达为：设有n个样本，每个样本测量p项指标，已知每个样本属于k个类别（或总体）G1，G2，…，Gk的某一类，分布函数为F1（x），F2（x），…，Fk（x），找到一种判别函数，使得这一函数具有某种最优性质，能把属于不同类别的样本点尽可能区分开，并对同样测得p项指标的新样本进行分类。

判别分析的主要方法有距离判别法、Fisher判别法、Bayes判别法和逐步判别法。

3.1.3 线性判别模式

设有k个总体G1，G2，…Gk，其均值和协方差矩阵分别为μ1，μ2，…μk和∑1，∑2，…∑k，而且∑1=∑2=…=∑k=∑。

假定Gi～Np（μi，∑），i=1，2，…，k，即各组的先验分布均为协方差矩阵相同的p元正态分布。对于一个新的样品X，要判断其来自哪个总体。

运用贝叶斯判别法思路，先计算k个总体按先验分布加权的误判平均损失hj（x），

其中：f（ix），i=1，2，…，k为每一个总体Gi的分布密度函数；
来自总体Gi的样品被错判为来自总体G（ji，j=1，2，…，k）时所造成的损失记为且为样品来自总体Gi的先验概率。

然后，再比较这k个误判平均损失h1（x），h2（x），…，hk（x）的大小，选取其中最小的，判定样品X来自该总体。

3.1.4 判别方法选择

调用MATLAB统计工具箱提供的classify函数，可进行先验分布为正态分布的贝叶斯判别，调用格式如下：

其中：type参数选择 “linear” 线性判别模式；
sample是带判别的样本数据；
trainning是已知分类结果的样本数据矩阵，用于构造判别函数，其每一行对应一个观察，每一列对应一个变量；
sample和training具有相同的列数；
参数group是与training相应的分组变量，group和training具有相同的行数，group中的每个元素指定了training中相应的观测值所在的组。

3.1.5 交叉验证

数据处理和判别方法的选择有效性直接决定了判别结果的正确率，为了证明判别的优劣，需进行交叉验证。

本文采用留一法进行交叉验证[3]。留一法是机器学习中对学习器进行评估的一种方法，属于交叉验证法的一个特例。假定数据D中有m个样本，分成m个小数据集，即每个样本都是一个数据集，每次使用其中一个作为测试集，其余m-1个为训练集，重复检验m次，统计被错分的样本数k，最后用k/m作为错误率的估计值，则正确率的估计值为1-k/m。此法使用的训练集与初始数据集相比只少了一个样本，在绝大多数情况下，留一法中被实际评估的模型与期望评估的D训练所得的模型很相似。因此，留一法评估结果往往比较准确。但留一法最大的缺陷在于，数据集较大时，训练m个模型的计算量可能很大。本文数据集并不大，故交叉验证选择留一法可行，能取得较好结果。

运用方法一处理数据不求导、求一阶导、求二阶导后，用留一法交叉验证计算所得准确率分别为98.02%、97.87%、98.02%。未知产地信息的判别情况均相同，如表2所示。

表2 附件2未知产地编号药材的产地判别信息

运用方法二处理数据后，无论求一阶还是二阶导，都不能提高判别的准确率，因此，直接运用降维后的数据来判别。用留一法交叉验证计算准确率，当i=10、15、20、25、30时，准确率分别为98.18%、98.02%、97.26%、97.57%、96.96%。无论i取何值，未知产地信息的判别情况均相同，且与方法一表2中判别结果一致。

3.1.6 性能评价

（1）运用方法一处理数据不求导和求二阶导后，判别的准确率相同，其中658个药材有13个判别错误，其余全部判断正确。判别错误的药材编号一样，且判别错误的产地也相同，如表3所示。

表3 判别分析错误情况表

对11个产地的判别准确率分析，结果见表4。由表4可见，判别准确率最低为94%，2、4、5号产地全部判别正确，综合判别准确率为98%。因此，表2中对未知产地的判别结果准确可靠。

表4 各产地的评价指标

（2）运用方法二处理后数据不求导，当i=10时，交叉验证的准确率最高，总计658个药材中12个判别错误，其余全部判断正确。判别错误的情况如表5所示。

表5 i=10时判别错误情况

对11个产地的判别准确率分析结果如表6。由表6可见，判别准确率最低为95%，5、9、11号产地全部判别正确，综合判别准确率为98%。因此，表2中对未知产地的判别结果是准确可靠的。

表6 各产地的评价指标

3.2 附件3产地判别

附件3中有中红外、近红外两种光谱信息，先用近红外，再用中红外，最后将近红外和中红外两种光谱结合起来进行判别分析[4]。

3.2.1 样本均衡性分析

17个产地药材数量信息如表7。从表7可看出，每个产地的样本数相差不大，可不考虑对样本数进行统一处理[5]。

表7 17个产地的药材数量信息

判别和交叉验证方法与3.1相同。

3.2.2 结果分析与性能评价

运用方法一处理近红外数据，将数据降至215维，不求导、求一阶导、求二阶导后进行留一法交叉验证，计算的准确率分别为68.57%、69.80%、71.02%，表明判断正确率较低。

运用方法一处理中红外数据，将数据降至86维，求二阶导后留一法交叉验证，计算的准确率为97.14%，判断正确率较为理想。

运用方法一将近红外数据降至25维，与中红外数据86维合并成111维，求二阶导并交叉验证，计算准确率达98.37%。

各产地的评价指标见表8，通过对17个产地的判别准确率分析，发现2、3、10、17号产地的判别准确率为93%，其余全部判别正确（准确率为100%），综合判别准确率为98%，可见此法可用于判别未知产地。

表8 各产地的评价指标

针对近红外光谱数据，i分别取50、55和60，运用方法二处理后数据不求导，交叉验证准确率分别为97.14%、97.55%和96.73%。

针对中红外光谱数据，i分别取20、25和30处理后数据不求导，交叉验证准确率分别为97.96%、98.37%和97.96%。

将附件中近红外和中红外数据仅作合并处理，i分别取80、90、95和100，数据不求导，交叉验证准确率分别为97.55%、97.96%、97.55%、97.96%和97.55%。

综上所述，无论运用方法一还是方法二，最终附件3中未知产地编号药材的产地判别情况如表9。

表9 附件3未知产地编号药材的产地判别信息

3.3 附件4判别分析

相比较而言，药材的类别容易判断，故可先判断类别再判别产地。

3.3.1 判别药材的类别

首先，对已知类别药材数据信息进行统计，如表10所示。

表10 3种类别药材数量信息

运用方法一处理数据，对标准差保留3位有效数字，然后删除重复项，把数据从5 996维降到97维。不求导、求一阶导、求二阶导后判别，再用留一法交叉验证，计算的准确率均达100%，且对未知类别药材的判别结果均一样，因此，可采用此法对未知类别的药材进行类别判别。

运用方法二处理数据，当i分别取30、40、50、60时，判别后用留一法交叉验证，计算准确率均为100%，且对未知类别药材的判别结果均相同，与方法一的判别结果也完全一致，即未知类别的药材判别准确率能达100%。

3.3.2 判别药材的产地

首先，对已知产地的药材数据信息进行统计，如表11所示，其中已知总计349，未知50。

表11 16个产地的药材数量信息

运用方法一处理近红外数据，将数据降至97维，不求导、求一阶导、求二阶导后，留一法交叉验证，计算准确率分别为84.53%、85.39%、84.81%，判断正确率较低。

运用方法二处理数据，当i分别取50、60、70、80、90时，判别后用留一法交叉验证，计算准确率分别为91.4%、92.26%、92.84%、94.27%、94.27%。对未知产地药材的判别结果一致，且与方法一的判别结果也完全相同。

显然，运用方法二处理数据所得结果判别更为准确，效果更优。未知50个编号产地药材判断结果最多有4个不同，i为80和90时，只有2个判断结果不同。

以i=90为例，对各产地判断情况进行分析，结果如表12。无论采用何种方式处理数据，最终求得所给出编号的药材类别与产地的鉴别结果都相同，如表13所示。

表12 各产地的评价指标

表13 给出编号的药材类别与产地鉴别结果

从上述研究可看出，利用红外光谱分析法鉴别中药材的种类和产地，判断较为准确，效果较好。