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本文以廣西莪術為主要來源，基于莪術及其醋制品炮制的氣味差異，通過便攜式電子鼻檢測器獲取氣味信息，得到樣品的氣味指紋圖譜。 再通過 ＢＰ 神經網絡模擬生物識別模式對莪術及其醋制品進行鑒別，并對藥材中的 ３ 種姜黃素類化合物的含量進行預測，實現二者的快速鑒別和姜黃素類化合物含量的快速預測，為莪術的客觀氣味評價提供參考。

檢測儀器：便攜式電子鼻 ＰＥＮ３，德國， 由１０個金屬氧化物半導體組成傳感器列陣。

實驗結果：通過 ＢＰ 神經網絡算法建立的電子鼻信號判別模型在訓練集、校正集和預測集中的 ３ 個指標均為 １００％，明顯優于傳統的決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機、Ｋ 最鄰近和集成分類，能準確地區分生、醋廣西莪術；回歸模型預測集相關系數和均方誤差分別為 ０?? ９７４ ８ 和 ０?? １１７ ５，能很好地預測廣西莪術中姜黃素類化合物含量，展示了模仿生物識別模式在中藥分析中的*性。 電子鼻氣味指紋圖譜結合ＢＰ 神經網絡算法，快速、便捷、準確地實現了的判別和回歸，這提示了可以有更多的仿生學信息獲取和識別模式在中藥領域中聯使用，為中藥質量的快速評價和標準化提供了思路和方法。

結      論：中藥的準確鑒別一直以來都是中藥鑒定的核心任務之一，也是確保中藥質量的工作。 氣味是藥材非常*的性狀之一，特定的氣味往往和特定的結構和成分的含量息息相關，２０１５ 年版《中國藥典》中對莪術和醋莪術的氣味感官描述為：“氣香或微香”“微有醋香氣”，具有主觀性、經驗性，模糊性，缺乏客觀的評價指標。 常用的色譜技術 ＴＬＣ，ＨＰＬＣ，ＧＣ 樣品處理過程復雜，分析成本高，耗時，且多針對單一成分或幾類成分的定性、定量研究。電子鼻采集中藥氣味指紋圖譜方法重復性良好，能將傳統鑒別經驗轉化為客觀數據，量化不同中藥之間的氣味差異，且測定時樣品無需預處理，快速簡單實現樣品“氣味”的整體性分析。

文獻來源：廣東藥科大學中藥學院 。

 

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