基于人工智能嗅觉技术和化学计量学的白及饮片真伪鉴别

作者：桂新景; 李涵; 王艳丽; 范雪花; 李海洋; 侯富国; 姚静; 张璐; 施钧瀚; 刘瑞新^*; 李学林^*

来源：医药导报, 2023, 1-24.

• 白及
• 电子鼻
• 化学计量学
• 鉴别

目的采用人工智能嗅觉技术结合化学计量学方法，探讨建立适合鉴别白及饮片真伪的新方法。方法收集白及及其易掺伪饮片（天麻、玉竹、黄花白及）134批，以α-FOX4000电子鼻嗅觉感官数据为自变量（X），依据2020年版《中华人民共和国药典》和地方标准鉴别，参考传统经验辨识结果作为标杆辨识信息（Y），采用主成分分析-判别分析（PCA-DA）、偏最小二乘-判别分析（PLS-DA）、支持向量机（SVM）、最小二乘-支持向量机（LS-SVM）以及反向传播神经网络（BP-NN）5种化学计量学方法建立白及与非白及的二分类辨识模型和4种饮片的四分类辨识模型Y=F(X)；以鉴别准确率为指标，优选最优分类辨识模型。结果经留一法交互验证，在二分类辨识模型中PCA-DA、PLS-DA、SVM和BP-NN正确率分别为95.52%，97.01%，91.79%和84.33%，以PLS-DA最优；在四分类辨识模型中，PCA-DA、PLS-DA、LS-SVM和BP-NN正确率分别为91.04%，87.31%，90.91%和82.24%，以PCA-DA最优。结论运用电子鼻技术对白及及其近似饮片进行气味特征的表征，并与多元统计分析方法结合，可准确、快速地鉴别白及饮片，为中药饮片气味客观化表达及真伪鉴别提供了新的思路和方法。

• 单位
  河南中医药大学; 第一附属医院药学部