人工智能视域下拉曼光谱分析技术融合深度学习算法在中药生产过程质量控制中的应用

来源 :中国现代中药 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lxxfeng
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随着我国进入5G时代,制造业的智能化转型正在不断升级,信息技术与运营技术的深度融合为中药生产的智慧化发展指明了方向.利用云平台超强的计算能力和存储能力,将拉曼光谱分析技术和深度学习等人工智能算法进行融合,能够实现中药生产全过程质量控制.首先,介绍了拉曼光谱分析技术的背景和优势、预处理方法、峰归属、特征波段提取和深度学习算法.在此基础上,对近年来拉曼光谱分析技术在中药鉴别、产地分类、含量测定、中药生产过程轨迹和终点控制中的应用进行归纳.最后,对未来拉曼光谱分析技术在中药智能制造中的应用进行展望.
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臭椿属植物化学成分复杂,主要含有甾体及萜类、生物碱类、黄酮类、苯丙素类、酚类、挥发油类及其他化合物.以“臭椿”“臭椿属”“樗”“化学成分”“Ailanthus”“Pharmacology”为关键词进行检索,查询1964—2020年ScienceDirect、PubMed及中国知网全文数据库等国内外数据库中有关臭椿属植物化学成分的相关文献,总结、归纳后按照中药化学结构分类进行综述,为臭椿属植物药用资源的进一步研究、合理利用与开发、扩大药源提供参考.
中药鲜药是传统中医药的重要组成部分,已有2000多年的应用历史.现代研究表明,部分中药鲜品优于或有别于干品,两者不能混用.然而,近现代鲜药的应用呈逐年萎缩的趋势,传统鲜用为主的药物多被干品取代,鲜药治病的特色和宝贵经验濒临失传.通过回顾鲜药应用的历史沿革,梳理中药鲜品与干品的差异,分析鲜药的应用现状,总结鲜药现代化保鲜技术的推广,探讨鲜药制剂的开发应用,以期为传承中药鲜用特色技术提供新的思路和方向.
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