3.2.2 主成分數的選定 使用偏最小二乘法建立定量模型時，主成分數對模型的穩定性影響較大。主成分數過少導致建模信息不完全，預測精度不夠，主成分數過多則造成模型過擬合。本實驗采用交叉驗證法考察不同主成分數對RMSECV值的影響。可以認為，本實驗采用的最佳主成分數以10為宜。
3.2.3 校正模型的建立與驗證 本實驗采用交叉驗證法，校正集22個樣品的NIR光譜經一階導數+減去一條直線法處理後，在6 102.2～5 446.3 cm-1，選擇前10個主成分建立最優校正模型。該校正模型的R2為0.982 8，RMSECV為0.006 8，RMSEP為0.011 8。以預測值與化學值的比值作為預測回收率，計算8個驗證集樣品的平均回收率為100.1%。由此可以認為，通過模型獲得的預測值與所謂的化學值具有很大程度的等同性。
4 結論
根據近紅外光譜數據信息，與化學計量學技術相結合，采用聚類分析法可快速直觀地區分硫磺熏蒸白芷和非硫磺熏蒸白芷，實現兩者的定性鑒別。同時，采用偏最小二乘法建立了白芷中歐前胡素含量的分析方法，根據驗證集的預測值結果與HPLC測定的化學值的一致性，表明該定量方法準確，預測精度較高。
白芷硫磺熏蒸後，不僅香豆素類成分的含量降低，而且藥效活性下降，影響其臨床療效。近紅外光譜技術結合化學計量學能實現鑒別白芷是否被硫磺熏蒸的快速鑒別，並能根據定量模型較為準確地進行歐前胡素的含量測定。該方法綠色快速無損，方便實用，將為白芷的質量評價提供新的方法和技術。
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