基于电子鼻技术的秦艽药材产地鉴别

发布时间：2021-03-30 22:22

　　目的利用电子鼻技术建立气味指纹图谱进行秦艽药材产地鉴别探索,为秦艽药材产地快速鉴别提供新方法。方法采用电子鼻技术对收集的10个产地的10批秦艽样品进行检测,获得不同产地秦艽药材气味信息的电子鼻传感器响应值,利用主成分分析（PCA）、判别因子分析（DFA）对传感器响应值进行处理和分析。结果 PCA分析不能很好地对不同产地的秦艽药材进行区分,DFA分析能很好地进行秦艽药材产地鉴别。结论采用电子鼻技术对不同产地秦艽药材的气味信息进行数据化分析,可以实现秦艽药材产地的快速区分鉴别。 

【文章来源】：时珍国医国药. 2020,31(03)北大核心CSCD

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

不同产地秦艽药材气味特征指纹图谱

秦艽样品数据的PCA分析

基于气味数据分析的结果,无论是PCA分析或DFA分析,2、3、5、6、7号产地均可实现良好区分,选取此五个产地建立产地DFA鉴别模型,见图4。按1～4的顺序随机抽取2-1、3-2、5-3、6-4、7-1样品进行验证,结果见表4,正确率100%。为进一步验证鉴别效果又建立全部10个产地DFA鉴别模型,见图5。按1～4的顺序随机抽取不同产地样品进行验证,结果见表5,正确率80%。结果表明利用电子鼻可以实现秦艽药材的产地的鉴别,准确率较高。图4 5产地电子鼻鉴别模型

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于FTIR技术和稀疏线性判别分析的秦艽种类鉴别[J]. 李四海,余晓晖,赵磊,晋玲.  光谱学与光谱分析. 2018(08)
[2]基于电子鼻技术区分不同产地的南五味子[J]. 黄得栋,何微微,晋玲,马晓辉,卢有媛,林丽,朱田田.  中国实验方剂学杂志. 2017(23)
[3]进口与国产血竭的电子鼻检测方法及判别模式研究[J]. 吕晓娜,刘杰,杨瑶珺,李梦,王文祎,李红霞.  中华中医药杂志. 2017(02)
[4]基于电子鼻技术的附子(黑顺片)等级及产地的区分研究[J]. 汪云伟,钟恋,谭茂兰,杨诗龙,万军,黄勤挽.  中成药. 2014(12)
[5]基于电子鼻技术区分川产益母草的研究[J]. 钟恋,汪云伟,刘玉杰,艾莉,焦小珂,兰杰.  世界科学技术-中医药现代化. 2014(06)
[6]电子鼻技术及应用研究进展[J]. 邹慧琴,刘勇,林辉,闫永红.  传感器世界. 2011(11)
[7]秦艽及其近缘种植物资源在我国的分布[J]. 郭伟娜,熊文勇,魏朔南.  中国野生植物资源. 2009(02)

硕士论文
[1]电子鼻在苍术质量评价中的应用研究[D]. 韩玉.北京中医药大学 2011



本文编号：3110257