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目的建立了基于电子鼻技术的枳壳及其混淆品无损鉴别方法,结合GC-MS挥发油成分分析进行验证,为枳壳中药的质量控制提供参考。方法采用电子鼻(PEN3)检测枳壳及其三种常见混淆品的气味信息,采用主成分分析(PCA)方法构建分类鉴别模型,利用相关系数(R2)和均方根误差(RMSE)对模型进行性能评估,构建气味指纹图谱并采用MATLAB 2013实现鉴别仿真,最后,结合气相色谱-质谱(GC-MS)联用分析方法进行验证。结果基于构建的气味指纹图谱,PCA模型对枳壳及其混淆品具有很好的分类鉴别效果,计算得:R2=0.9662,RMSE=0.6103,鉴别测试准确率达95%。同时,GC-MS挥发油成分分析鉴定了这4类样品挥发性成分的差异性。结论基于电子鼻技术的气味鉴别方法操作简单,无需损坏样品外形,且重复性好、检测速度快。建立的枳壳及其混淆品气味指纹图谱为枳壳质量控制奠定了基础。 相似文献
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引言在临床虹膜诊断上 ,检查手段一般为裂隙灯或虹膜镜。但是 ,使用裂隙灯或虹膜镜会带来一些不便之处 ,其主要缺点有 :患者眼部在较长时间内 (一般长达 15min～ 30min)受到较强的光刺激 ;虹膜信息通常以手工绘制的简图来保存 ,不利于对虹膜信息的长期跟踪研究 ;虹膜诊断档案需要医生填写和人工管理。因此 ,计算机辅助虹膜诊断系统便应运而生。它以数字图像的形式采集与保存虹膜图像 ;提供档案编辑与管理功能 ;并对虹膜图像进行处理与分析 ,给出一些诊断信息。经过多年的研究与改进 ,国外已开发出相关的产品 ,如加拿大CNRI的TeleIris -An… 相似文献
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计算机辅助虹膜诊断中的虹膜映射图的自动覆盖技术 总被引：3，自引：0，他引：3
介绍了虹膜诊断学及计算机辅助虹膜诊断技术,对卷缩轮的提取方法进行了研究,并在卷缩轮提取的基础上实现厂虹膜映射图的自动覆盖。卷缩轮的提取及虹膜映射图的自动覆盖的研究,对计算机辅助虹膜诊断技术具有重要意义。 相似文献
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