| 电子鼻技术应用于白及及其近似饮片快速辨识的可行性分析 |
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| 引用本文： | 李涵,王艳丽,范雪花,李海洋,侯富国,桂新景,施钧瀚,张璐,刘瑞新,李学林.电子鼻技术应用于白及及其近似饮片快速辨识的可行性分析[J].中国实验方剂学杂志,2023,29(13):157-165. |
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| 作者姓名： | 李涵 王艳丽 范雪花 李海洋 侯富国 桂新景 施钧瀚 张璐 刘瑞新 李学林 |
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| 作者单位： | 1.河南中医药大学，郑州 450046;2.河南中医药大学 第一附属医院，郑州 450000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（81773892）；国家重点研发计划中医药现代化重点专项（2017YFC1703400，2017YFC1703401，2017YFC1703402）；河南省中医药拔尖人才培养项目（重点项目）（2019ZYBJ07）；河南省高层次人才特殊支持“中原千人计划”——“中原青年拔尖人才”项目（ZYQR201912158）；河南省卫生健康中青年学科带头人专项（HNSWJW-2020014）；河南省科技攻关项目（222102310377）；河南省卫生健康委员会国家中医临床研究基地科研专项（2021JDZY104） |
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| 摘 要： | 目的：探讨电子鼻技术应用于白及及其近似饮片快速辨识的可行性。方法：收集134批白及及其近似饮片（白及45批、天麻30批、玉竹30批、黄花白及29批）作为待测样品，使用PEN3型电子鼻采集样品嗅觉感官数据作为自变量X，基于2020年版《中华人民共和国药典》和地方标准的鉴别结果，以及各饮片高效液相色谱法（HPLC）指纹图谱和原始采购信息，获得辨识模型的标杆数据Y，分别采用主成分分析-判别分析（PCA-DA）、偏最小二乘法-判别分析（PLS-DA）、最小二乘法-支持向量机（LS-SVM）及K-最近邻（KNN）4种化学计量学方法建立45批白及与89批非白及的二分类辨识模型和上述4种饮片的四分类辨识模型Y=F(X)。结果：经留一法交互验证，在二分类辨识中，上述4种模型分类正判率分别为97.01%、97.01%、98.51%和97.01%；在四分类辨识中，这4种模型分类正判率分别为97.76%、89.55%、98.51%和97.01%。二分类和四分类辨识模型的最高正判率均可达到98.51%，且均以LS-SVM算法为最优，最优核函数分别选择径向基核函数和线性核函数。最优模型判别结果良好，没有未分类样...
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| 关 键 词： | 电子鼻技术 白及 辨识模型 中药饮片 天麻 玉竹 黄花白及 |
| 收稿时间： | 2022/8/11 0:00:00 |
Analysis on Feasibility of Electronic Nose Technology for Rapid Identification of Bletillae Rhizoma and Its Approximate Decoction Pieces |
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| LI Han,WANG Yanli,FAN Xuehu,LI Haiyang,HOU Fuguo,GUI Xinjing,SHI Junhan,ZHANG Lu,LIU Ruixin,LI Xuelin.Analysis on Feasibility of Electronic Nose Technology for Rapid Identification of Bletillae Rhizoma and Its Approximate Decoction Pieces[J].China Journal of Experimental Traditional Medical Formulae,2023,29(13):157-165. |
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| Authors: | LI Han WANG Yanli FAN Xuehu LI Haiyang HOU Fuguo GUI Xinjing SHI Junhan ZHANG Lu LIU Ruixin LI Xuelin |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | electronic nose technology Bletillae Rhizoma identification model decoction pieces Gastrodiae Rhizoma Polygonati Odorati Rhizoma Bletillae Ochraceae Rhizoma |
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