| 丹参提取过程多源信息融合建模方法研究 |
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| 引用本文： | 张娜,徐冰,贾帅芸,王馨,史新元,乔延江. 丹参提取过程多源信息融合建模方法研究[J]. 中草药, 2018, 49(6): 1304-1310 |
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| 作者姓名： | 张娜 徐冰 贾帅芸 王馨 史新元 乔延江 |
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| 作者单位： | 北京中医药大学 中药信息工程研究中心, 北京 100029,北京中医药大学 中药信息工程研究中心, 北京 100029;北京市科委 中药生产过程控制与质量评价北京市重点实验室, 北京 100029,北京中医药大学 中药信息工程研究中心, 北京 100029,北京中医药大学 中药信息工程研究中心, 北京 100029,北京中医药大学 中药信息工程研究中心, 北京 100029;北京市科委 中药生产过程控制与质量评价北京市重点实验室, 北京 100029,北京中医药大学 中药信息工程研究中心, 北京 100029;北京市科委 中药生产过程控制与质量评价北京市重点实验室, 北京 100029 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（81403112）；国家中药标准化项目（ZYBZH-C-QIN-45） |
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| 摘 要： | 目的探索采用多源信息融合建模技术提高中药提取工艺模型的校正和预测性能。方法以丹参脂溶性成分乙醇提取过程为研究对象,收集不同来源丹参饮片模拟原料波动,采用实验设计(DOE)模拟工艺参数变化,以提取过程近红外光谱(NIRS)作为过程状态变量。采用HPLC法分析提取液中丹参酮ⅡA、隐丹参酮和丹参酮I的含量。将原料属性、工艺参数和过程状态变量组合为自变量,以提取液有效成分含量为因变量,采用偏最小二乘(PLS)法建立提取液质量预测模型。结果建模结果为丹参酮ⅡA交叉验证均方根误差(the root mean squared error of cross validation,RMSECV)为0.172 8 mg/g,预测均方根误差(the root mean squared error of prediction,RMSEP)为0.031 7 mg/g,性能偏差比(ratio of performance to deviation,RPD)为6.91;隐丹参酮RMSECV为0.153 4 mg/g,RMSEP为0.024 2 mg/g,RPD为4.02;丹参酮Ⅰ RMSECV为0.117 1 mg/g,RMSEP为0.043 2 mg/g,RPD为4.76。结论多源信息融合模型的校正和预测性能均优于常规模型,可有效提升丹参提取液质量可预测性和可控性。
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| 关 键 词： | 丹参 提取过程 多源信息融合 建模方法 偏最小二乘法 近红外光谱 丹参酮IIA 隐丹参酮 丹参酮I |
| 收稿时间： | 2017-11-15 |
Modeling extraction process of Salvia miltiorrhiza based on multi-source information fusion technology |
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| ZHANG N,XU Bing,JIA Shuai-yun,WANG Xin,SHI Xin-yuan and QIAO Yan-jiang. Modeling extraction process of Salvia miltiorrhiza based on multi-source information fusion technology[J]. Chinese Traditional and Herbal Drugs, 2018, 49(6): 1304-1310 |
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| Authors: | ZHANG N XU Bing JIA Shuai-yun WANG Xin SHI Xin-yuan QIAO Yan-jiang |
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| Affiliation: | Research Center of Traditional Chinese Medicine Information Engineering, Beijing University of Chinese Medicine, Beijing 100029, China,Research Center of Traditional Chinese Medicine Information Engineering, Beijing University of Chinese Medicine, Beijing 100029, China;Beijing Key Laboratory for Production Process Control and Quality Evaluation of Traditional Chinese Medicine, Beijing Municipal Science & amp;Technology Commission, Beijing 100029, China,Research Center of Traditional Chinese Medicine Information Engineering, Beijing University of Chinese Medicine, Beijing 100029, China,Research Center of Traditional Chinese Medicine Information Engineering, Beijing University of Chinese Medicine, Beijing 100029, China,Research Center of Traditional Chinese Medicine Information Engineering, Beijing University of Chinese Medicine, Beijing 100029, China;Beijing Key Laboratory for Production Process Control and Quality Evaluation of Traditional Chinese Medicine, Beijing Municipal Science & amp;Technology Commission, Beijing 100029, China and Research Center of Traditional Chinese Medicine Information Engineering, Beijing University of Chinese Medicine, Beijing 100029, China;Beijing Key Laboratory for Production Process Control and Quality Evaluation of Traditional Chinese Medicine, Beijing Municipal Science & amp;Technology Commission, Beijing 100029, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Salvia miltiorrhiza Bunge extraction process multi-source information fusion modeling method partial least squares near infrared spectra tanshinone IIA cryptotanshinone tanshinone I |
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