全 文 ：［收稿日期］ 20150207(001)
［基金项目］ 2015 年版《中国药典》项目;国家中医药管理局中医药行业科研专项(2012070047)
［第一作者］ 周苏娟，硕士，讲师，从事模式识别及中医药信息化研究，Tel:020-39352207，E-mail:susona2002@ 163． com
［通讯作者］ * 孟江，博士，教授，从事中药炮制及饮片质量标准化研究，Tel:020-39352169，E-mail:jiangmeng666@ 126． com
TOPSIS与灰色关联分析在不同产地炒茺蔚子
质量评价中的应用
周苏娟1，麦小梅1，赵斌2，孟江1* ，贾天柱3，梁生旺1
(1. 广东药学院，广州 510006;2. 中山火炬职业技术学院，广东 中山 528436;
3. 辽宁中医药大学，辽宁 大连 116600)
［摘要］ 目的:应用逼近理想排序法(TOPSIS)与灰色关联法评价不同批次炒茺蔚子的质量并进行比较。方法:测定不同
批次炒茺蔚子中总灰分、酸不溶性灰分、浸出物、盐酸水苏碱的百分含量，通过层次分析法进行指标权重的确定，得到 4 个指标
的权重为 0. 077，0. 077，0. 385，0. 461;采用 MATLAB编程构建不同产地炒茺蔚子的灰色关联度质量评价模型并与 TOPSIS 分
析结果比较。结果:对不同批次炒茺蔚子中的各成分进行灰色关联分析，得出“广东 20121117”的药材与最优参考序列的相对
关联度最高(0. 561 685 996)质量最优，“河南 20130401”的药材与最优参考序列的相对关联度最低(0. 402 108 175)质量最差，
TOPSIS与灰色关联法的分析结果基本一致，说明结果的可重复性较好，较为可靠。结论:灰色模式识别模型，适宜对多组分多
指标的中药材样品质量进行综合评价，具有推广应用前景。
［关键词］ 炒茺蔚子;灰色关联分析;逼近理想解排序法;质量评价
［中图分类号］ Ｒ284. 1 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1005-9903(2015)15-0040-04
［doi］ 10. 13422 / j． cnki． syfjx． 2015150040
TOPSIS and Grey Correlation Analysis on Quality of Stir-baked Leonuri Fructus from Different Producing
Areas ZHOU Su-juan1，MAI Xiao-mei1，ZHAO Bin2，MENG Jiang1* ，JIA Tian-zhu3，LIANG Sheng-wang1
(1. Guangdong Pharmaceutical University， Guangzhou 510006， China; 2. Zhongshan Torch Polytechnic，
Zhongshan 528436，China;3. Liaoning University of Traditional Chinese Medicine，Dalian 116600，China)
［Abstract］ Objective:To evaluate the quality of different batches of stir-baked Leonuri Fructus and
make a comparison by using TOPSIS and grey correlation analysis． Method:The percentage composition of total
ash，acid-insoluble ash，extractum and stachydrine hydrochloride in different batches of stir-baked Leonuri Fructus
were determined． The analytic hierarchy process was used to determined the four index weights 0. 077，0. 077，
0. 385，0. 461. MATLAB programming was adopted to build the grey correlation quality evaluation model for stir-
baked Leonuri Fructus from different producing areas and compare the TOPSIS results． Ｒesult:According to the
grey correlation analysis on components in the different batches of stir-baked Leonuri Fructus，Leonuri Fructus with
the batch of “Guangdong 20121117” was the most highly correlated with the optimal reference sequence
(0. 561 685 996)and so the best in quality;Leonuri Fructus with the batch of“Henan 20130401”was the most
lowly correlated with the optimal reference sequence (0. 402 108 175)and so the worst in quality． The results are
basically identical with that of TOPSIS，indicating a good repeatability and stability． Conclusion:The grey
recognition model is applicable for the comprehensive quality evaluation of multiple-component and multi-target
samples of traditional Chinese medicines，with a good promotion and application prospect．
［Key words］ stir-baked Leonuri Fructus;grey correlation analysis;TOPSIS;quality evaluation
炒茺蔚子具有活血调经的功效，用于经闭、月经
不调、痛经等［1］。但其质量控制历版药典都是附在
茺蔚子药材项下，没有专门的质量标准，不能保证临
床的安全有效使用，也不利于药材的进一步开发研
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究利用。水苏碱为茺蔚子及炒茺蔚子的主要药效活
性成分，具有活血调经、利尿消肿、收缩子宫等作
用［2］，灰分、浸出物在一定程度上也反映炮制程度
及炮制品的质量，故实验通过测定 8 个不同产地共
10 批炒茺蔚子中水苏碱含量、总灰分、酸不溶性灰
分以及浸出物的量，构建炒茺蔚子质量评价的灰色
关联度模型，并将模型评价的结果与逼近理想解排
序法(technique for order preference by similarity to
ideal solution，TOPSIS)分析结果进行比较验证，为中
药炒茺蔚子质量评价提供科学依据和新的研究
思路。
1 材料
1. 1 仪器与试剂 SIL-20A 型液相色谱仪(日本岛
津公司) ，Alltech ELSD 3300 型蒸发光散射检测器
(美国 Grace) ，AY120 型电子分析天平(日本岛津公
司)。盐酸水苏碱对照品(批号 110712-201111) ，购
自中国食品药品检定研究院，乙腈、甲醇(Oceanpak
公司，色谱纯) ，水为屈臣氏蒸馏水，其余试剂均为
分析纯。
1. 2 饮片 10 批茺蔚子药材于 2012 年分别采集
于海南、辽宁、广东等地，经广东药学院中药学院刘
基柱副教授鉴定为唇形科植物益母草 Leonurus
japonicus的干燥成熟果实。炒茺蔚子按照 2010 年
版《中国药典》附录Ⅱ D炒黄法炮制。
1. 3 数据来源 本研究中，炒茺蔚子的总灰分、酸
不溶性灰分测定按照 2010 年版《中国药典》一部附
录灰分测定法(附录Ⅸ K) ，浸出物测定按照 2010
年版《中国药典》一部附录水溶性浸出物测定法(附
录Ⅹ A)项下的热浸法。盐酸水苏碱含量测定按照
2010 年版《中国药典》益母草药材项下盐酸水苏碱
的含量测定方法。见表 1。
2 方法与结果
2. 1 权重的确定 综合评价是对多个指标进行总
评价的科学方法，不考虑指标权重的大小等同于认
为所有的参评指标的重要性相同，这在大多数情况
下是不符合实际的。如果能在应用灰色关联和
TOPSIS分析时结合指标的重要性，则评价结果会更
加合理、可信［3］。权重确定的方法有很多，如德尔
菲专家法［4］、层次分析法(AHP)［5］、熵值法［6］等等，
目前应用比较广泛的是 AHP 方法。通过对指标的
重要性进行两两比较，确定指标重要性评价矩阵。
针对炒茺蔚子质量评价指标的重要性不同，总灰分、
酸不溶性灰分 ＜浸出物 ＜盐酸水苏碱含量。由层次
分析法进行定量定性分析，得到总灰分、酸不溶性灰
表 1 不同产地炒茺蔚子灰分、浸出物、盐酸水苏碱的含量(n = 3)
Table 1 Content ash，extract and stachydrine hydrochloride in stir-
baked Leonuri Fructus (n = 3) %
No． 产地 总灰分
酸不溶性
灰分
浸出物量
盐酸水
苏碱
1 海南 YPA3I0001 5. 64 0. 33 10. 33 0. 33
2 辽宁 131101CP473 8. 52 1. 54 11. 75 0. 39
3 河南 20130401 7. 61 1. 29 9. 26 0. 23
4 安徽 140101 7. 99 1. 86 11. 30 0. 28
5 广东 20121117 7. 58 1. 36 11. 42 0. 56
6 安徽 131016 9. 86 4. 78 13. 20 0. 31
7 内蒙 130827 6. 42 0. 82 10. 18 0. 49
8 广东 130701 7. 09 0. 45 9. 30 0. 23
9 山西 140300851 6. 69 0. 61 9. 16 0. 21
10 湖北 20120501 7. 72 1. 44 10. 72 0. 33
分、浸出物、盐酸水苏碱含量 4 个指标的权重值 w
分别为 0. 077，0. 077，0. 385，0. 461。
2. 2 灰色模式识别 灰色模式识别是一种分析因
素之间相互关系的方法，是各个方案与最佳指标组
成的理想方案间关联系数，由关联系数得到关联度，
再按照关联度的大小进行排序、分析，最后得出结
论［7］。灰色关联分析主要研究系统模型不明确、运
行机制不清楚以及行为信息不完全系统的建模、预
测及控制等问题，其“灰色思维”适于含有复杂化学
成分的中药安全性评价和质量控制［8］。
2. 2. 1 选择参考序列 设有 n 个中药样品，每个
样品有 m个评价指标，则组成一个评价单元序列，
记为{Xik}(i = 1，2，3……n;k = 1，2，3……m) ;本
研究中 n = 10，m = 4。从质量评价的角度，总灰
分、酸不溶性灰分两个指标是越低越好，浸出物和
盐酸水苏碱含量两个指标是越高越好，为了统一
评价标准，采用将低优指标高优化的方法。这里
将总灰分和酸不溶性灰分两个指标进行取倒数转
换。评价指标统一后，最优参考序列的各项指标
对应 n 个样品对应指标的最大值，记为{X}sk =
max(1≤i≤n) {X}ik，最差参考序列的各项指标对
应 n 个样品对应指标的最小值，记为{X}tk = min
(1≤i≤n) {X}ik。
2. 2. 2 原始数据的规格化处理 若原始数据纲量
不统一，则需进行变换处理。以均值化变换最常用，
见公式［1］。
Yik = Xik /Xk ［1］
式中 Yik为规格化数据，Xik为原数据，Xk 为第 n
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个样品的第 k个指标的均值。
2. 2. 3 计算关联系数 相对于最优参考序列和最
差参考序列的关联系数分别按公式［2］和公式［3］
计算。
ξik(s) =
Δmin + ρΔmax
Yik － Ysk + ρΔmax
［2］
式中，Δmin = min |Yik － Ysk |，Δmax = max | Yik － Ysk |
(i = 1，2……n;k = 1，2……m)。
ξik(t) =
Δ min + ρΔ max
Yik － Ytk + ρΔ max
［3］
式中 Δmin = min |Yik － Ytk |，Δmax = max |Yik － Ytk |
(i = 1，2……n;k = 1，2……m) ，ρ (0 ＜ ρ ＜ 1)称为
分辨系数，其值越大分辨能力越强，一般取 ρ = 0. 5
即可满足分辨率要求。
2. 2. 4 计算关联度 运用 AHP法计算各指标权重
wj，相对于最优参考序列和最差参考序列的关联度
分别按公式［4］和公式［5］计算。
ri(s)=∑
m
k = 1wjξ
i
k(s) ［4］
ri(t)=∑wj
m
k = 1ξ
i
k(t) ［5］
2. 2. 5 计算相对关联度 最佳评价单元是该评价
单元与最优参考序列关联程度最大而同时与最差参
考序列的关联程度最小者，由此将评价单元序列同
时相对于最优参考序列和最差参考序列的相对关联
度 ri 定义为公式［6］:
ri =
ri(s)
ri(s) + ri(t)
i = 1，2……n ［6］
2. 3 TOPSIS TOPSIS法是一种有效的多指标评价
方法，已广泛应用于农业、环境科学、经济学等方
面［9］。它是从归一化的原始数据矩阵中找出有限
方案中最优方案和最劣方案，然后计算出评价对象
与最优方案和最劣方案之间的相对接近程度，以作
为综合评价的依据［10］。
建立原始数据矩阵 X并按照公式［7］进行归一
化处理，消除指标量纲的影响。
Zij =
Xij
∑
n
i = 1
X2槡 ij
(i = 1，2……n;j = 1，2……m) ［7］
运用 AHP法计算各指标权重 wj。对 Zij按公式
Z = Zij × wj 加权得到加权矩阵 Z。
根据矩阵 Z，确立最优值向量 Z +和最劣值向量
Z －，其中 Z + =(Xi1 max，Xi2 max，． ． ． Xijmax) ，Z
－ =(Xi1 min，
Xi2 min，…Xijmin)
计算各评价对象各指标与最优值、最劣值的欧
氏距离 D +i 和 D
－
i 。
D+i = ∑mj = 1(Zij － Z+槡 j )2
D－i = ∑mj = 1(Zij － Z－槡 j )2
根据公式［8］，计算各评价单元指标值与最优
值的相对接近程度 Ci，Ci 越接近 1，表示该评价对象
越接近最优水平;反之，越接近 0，表示该评价对象
越接近最劣水平。
Ci =
D－i
D－i + D
+
i
［8］
2. 4 结果
2. 4. 1 灰色关联分析结果 不同炒茺蔚子中的各
成分按 2. 1 灰色模式识别步骤进行灰色关联分析，
采用 MATLAB Ｒ2010a编程，计算出的关联系数，关
联度及相对关联度的结果分别见表 2，3。
表 2 不同产地炒茺蔚子相对于最优参考序列的关联系数与关联度
Table 2 Correlation coefficient and correlation degree of stir-baked Leonuri Fructus compared with the best reference sequence
No． 产地
关联系数 /%
灰分 酸不溶性灰分 浸出物 盐酸水苏碱
关联度
1 海南 YPA3I0001 1. 000 1. 000 0. 817 0. 631 0. 759
2 辽宁 131101CP473 0. 732 0. 372 0. 899 0. 695 0. 751
3 河南 20130401 0. 781 0. 385 0. 765 0. 544 0. 635
4 安徽 140101 0. 759 0. 361 0. 871 0. 588 0. 692
5 广东 20121117 0. 783 0. 381 0. 878 1. 000 0. 889
6 安徽 131016 0. 683 0. 333 1. 000 0. 611 0. 745
7 内蒙 130827 0. 884 0. 438 0. 810 0. 841 0. 801
8 广东 130701 0. 819 0. 636 0. 767 0. 548 0. 660
9 山西 140300851 0. 855 0. 503 0. 761 0. 532 0. 643
10 湖北 20120501 0. 774 0. 377 0. 838 0. 639 0. 706
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表 3 不同产地炒茺蔚子质量评价的相对关联度及排序
Table 3 Ｒelative correlation degree and rank of stir-baked Fructus
Leonuri
No． 产地 相对关联度 排序
1 海南 YPA3I0001 0. 491 068 572 4
2 辽宁 131101CP473 0. 494 171 137 3
3 河南 20130401 0. 402 108 175 10
4 安徽 140101 0. 448 689 492 7
5 广东 20121117 0. 561 685 996 1
6 安徽 131016 0. 476 678 594 5
7 内蒙 130827 0. 522 674 720 2
8 广东 130701 0. 420 243 442 8
9 山西 140300851 0. 405 075 837 9
10 湖北 20120501 0. 463 511 902 6
2. 4. 2 TOPSIS 分析结果 按照 2. 2 项下 TOPSIS
分析法的步骤求得不同产地炒茺蔚子 TOPSIS 评价
及排序结果，见表 4。从表 4 TOPSIS 和表 3 灰色关
联两种分析方法的结果来看，对不同产地炒茺蔚子
质量的评价结果基本一致，表明结果是可靠并有参
考价值的。
表 4 不同产地炒茺蔚子 TOPSIS评价及排序
Table 4 Quality evaluation and rank result of stir-baked Leonuri
Fructus by TOPSIS
No． 产地 D +i D －i Ci 排序
1 海南 YPA3I0001 0. 102 9 0. 071 2 0. 408 7 4
2 辽宁 131101CP473 0. 085 9 0. 079 7 0. 481 4 3
3 河南 20130401 0. 151 9 0. 013 1 0. 079 2 10
4 安徽 140101 0. 126 7 0. 039 1 0. 235 7 7
5 广东 20121117 0. 044 5 0. 149 5 0. 770 5 1
6 安徽 131016 0. 117 3 0. 061 2 0. 342 7 6
7 内蒙 130827 0. 055 8 0. 117 7 0. 678 2 2
8 广东 130701 0. 145 1 0. 036 1 0. 199 3 8
9 山西 140300851 0. 155 7 0. 025 7 0. 141 5 9
10 湖北 20120501 0. 106 4 0. 056 3 0. 345 9 5
3 讨论
灰色系统是既包含已知信息，又包含未知信息
的系统。灰色关联度模型对数据容量和概率分布没
有严格要求，它只要求较少的原始数据，便可充分利
用这些已知数据寻找体系中的规律性。灰色系统作
为对模糊系统研究的有效手段已被广泛应用，但应
用于对中药材的质量评价还较少见。而炒茺蔚子作
为临床常用的炮制品种，关于其质量分析的研究也
很少见，本研究以盐酸水苏碱的含量、总灰分、酸不
溶性灰分、浸出物含量等多种指标，同时采用
TOPSIS与灰色关联分析对炒茺蔚子质量进行评价，
建立灰色模式识别模型，以关联度为测度来综合评
价不同产地炒茺蔚子的质量，并与 TOPSIS法分析结
果比较基本一致，为炒茺蔚子质量控制及临床安全
应用提供科学依据。此方法适宜对多组分多指标的
样品质量进行综合评价，具有重要的理论意义和应
用价值。
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［责任编辑 顾雪竹］
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