【摘 要】
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中药品种及药材中活性成分繁多,采用传统方法进行中药质量检测的任务繁重。该研究提出基于(近红外)光谱技术与互联网平台实现中药(材)质量快速检测的思路。通过开发成本低、
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中药品种及药材中活性成分繁多,采用传统方法进行中药质量检测的任务繁重。该研究提出基于(近红外)光谱技术与互联网平台实现中药(材)质量快速检测的思路。通过开发成本低、便携的多源复合光谱仪实现中药样品光谱的现场快速检测,利用互联网建立企业间共享中药样品光谱与质量检测数据的数据库,采用笔者团队提出的KNN保形映射方法(KNNKSR)预测样品中有效成分含量。以58个银杏叶样品的4台近红外光谱与2台多源光谱信息、以及第三方公开数据库的80个玉米样品的3台近红外光谱信息和样品中主要成分含量信息构成的数据库对上述思路进行验证,并与偏最小二乘(PLS)及模型转移结果进行比较,发现KNN-KSR可以在不进行光谱校正的情况下,获得优于传统PLS回归建模的模型移植结果,而PLS方法如果不进行光谱校正,模型移植通常会产生很大误差;多源复合光谱仪对银杏叶总黄酮、总内酯的分析结果与近红外光谱相当,且KNN-KSR结果优于PLS。该研究提出的方法和思路有待积累更多类型样品及测试信息进行验证。
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