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---德国AIRSENSE电子鼻

文档简介摘要：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