基于电子鼻技术的不同产地当归快速鉴别研究

• 作者: 刘长利 吴浩忠 拱健婷 李佳慧 李莉 王佳宇 王大仟 邹慧琴
• 来源期刊: 中国医药导报
• 学科: 医学
• 关键词: 电子鼻 当归 产地 主成分分析 支持向量机 特征组合
• 年，卷（期）: 2019,（28）
• 所属期刊栏目: 药物研究
• 页码范围: 39-43
• 页数: 5页
• 分类号: R282.5
• 字数: 2998字
• 语种: 中文

摘要

目的 建立不同产地当归的气味指纹图谱,挖掘其气味的差异性并据此建立判别模型,并建立一种快速、准确、可靠的鉴别不同产地当归药材的方法.方法 采用电子鼻对不同产地当归样品进行气味分析,提取传感器信号的最大值、平均值、最大斜率和积分值作为特征参数,分别利用主成分分析法和支持向量机对特征参数进行数据分析并建立判别模型,并考察组合特征对不同产地当归的鉴别效果.结果 主成分分析无法有效区别当归产地.支持向量机能够实现当归产地的快速准确鉴别,当采用单一特征作为特征参数时鉴别效果一般,在测试集上的平均正判率为86.03％;当采用组合特征作为特征参数时效果较好,两特征组合、三特征组合平均正判率分别为86.76％、89.71％,四特征组合正判率最高,为91.18％.结论 电子鼻技术可以准确鉴别不同产地当归样品,为中药材产地快速鉴别提供新技术和新方法,不同模式识别算法和特征参数的筛选与优化为电子鼻的数据挖掘在中医药研究中的应用提供更多思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹慧琴	北京中医药大学中药学院	43	270	8.0	15.0
2	王大仟		2	2	1.0	1.0
4	李佳慧	北京中医药大学中药学院	15	62	5.0	7.0
5	刘长利	首都医科大学中医药学院	45	434	9.0	20.0
6	王佳宇		3	2	1.0	1.0
7	吴浩忠	北京中医药大学中药学院	18	100	4.0	9.0
10	拱健婷		2	2	1.0	1.0