方案摘要
方案下载| 应用领域 | 制药 |
| 检测样本 | 中药材和饮片 |
| 检测项目 | 特征图谱 |
| 参考标准 | GB NO. |
探究电子舌在川贝母真伪及商品规格辨识中应用的可行性 。方法收集 80 批川贝母待测样品，首先进行传统经验辨识 ( M1 和现代药典检测 ( M2, 再利用电子舌采集味觉信息并以 M 1 和 M2 的综合结果为标杆信息建立适宜的辨识模型 ( M 3 ), 分别建立判别分析( DA) 、 最小二乘支持向量机 ( LS-SVM) 、 偏最小二乘 - 判别分析(PLS-DA) 、 主成分分析 - 判别分析 ( PCA-DA)4 种真伪及商品规格辨识模型 。
目 的：探究电子舌在川贝母真伪及商品规格辨识中应用的可行性 。方法收集 80 批川贝母待测样品，首先进行传统经验辨识 ( M1 和现代药典检测 ( M2, 再利用电子舌采集味觉信息并以 M 1 和 M2 的综合结果为标杆信息建立适宜的辨识模型 ( M 3 ), 分别建立判别分析( DA) 、 最小二乘支持向量机 ( LS-SVM) 、 偏最小二乘 - 判别分析(PLS-DA) 、 主成分分析 - 判别分析 ( PCA-DA)4 种真伪及商品规格辨识模型 。
仪 器：TS-5000Z 型电子舌（日本 Insent 公司）
结 果：4 种真伪辨识模型准确率分别为90.00 % 、 90.00 % % 、 90.00 % 、 91.25 %, 商品规格辨识模型准确率分别为76.00 % 、 81.69 % 、 73.68 % 、 76.00 % 。 真伪辨识模型判别较好，以 PCA-DA 准确率最高，商品规格辨识模型中以 LS-SVM 模型辨识率最高，但其存在未分类样本，故最终以 PCA-DA 为判别模型 。
结 论：电子舌辨识法判别时间远较 M2短，准确率与 M1相近，电子舌辨识虽不如传统经验辨识快，但较药典检测时间显著缩短 ，真伪辨识模型准确率与传统人工经验鉴别无显著性差异 ，可为中药饮片的质量评价指明新方向 ，同时为构建其质量快速辨识的数据库提供理论基础 。
文献来源：河南中医药大学
文献贡献者
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