【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于中药材质量评价，具体涉及基于电子鼻对易走油药材及饮片的质量分析与评价方法。
技术介绍
1、含油脂较多的中药材及饮片由于受自然贮存条件、炮制过程等的影响，常发生“走油”变质现象，轻者药性减弱，重者可能会产生有害成分，严重影响了临床用药的安全、有效。目前，判别中药材及饮片变质与否的方法主要为传统感官鉴别和理化测定法。前者最为常用，但两者均存在一定的局限性：感官鉴别主观性强，依赖于人的“经验”；后者手段繁琐，且仅测定一种或几种成分可能无法全面反映中药质量。药材及饮片“走油”变质现象的快速鉴别，走油程度的客观判断及走油的预警等问题都亟待解决，但目前研究相对较少。
2、借鉴化药方法，现代检测技术为基础，对中药一种或几种成分检测的方法虽然较为客观，但亦存在许多不足之处：操作较为繁琐复杂，耗时较长，费用也相对较髙，这对于操作人员的技术要求也相对较高。中药成分复杂，仅通过测定指标性成分来判断中药质量的方法过于武断，也无法全面的评价中药质量。这些无疑都给中药的质量评价带来了一定的难度与局限性。
3、针对以上问题，本专利技术拟选取易走油类药材灵芝孢子粉及其破壁饮片，山桃仁及其燀制、炒制饮片为研究载体，探索在中药领域引入电子鼻仿生技术，揭示走油过程中性状特征变化的物质基础；建立电子鼻检测方法与最佳判别模型；同时，结合性状、理化分析结果，对上述药材及饮片的质量进行综合评价，最终建立＂走油＂预警模型，为如何及时、客观的给出预警值及如何客观评价走油中药质量提供参考依据。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于电子鼻对易走油药材及饮片的质量分析与评价方法，以解决上述的问题。
2、基于电子鼻对易走油药材及饮片的质量分析与评价方法，包括以下步骤：
3、步骤1、样品的制备与感官评价量表的建立
4、制作样品料，基于长期留样法及加速试验法制备不同走油程度样品；采用感官鉴别法，对样品进行鉴别和评价，建立感官评价量表；
5、步骤2、确定质量指标以及测定方法
6、按照《中国药典》采用高效液相色谱法、酸败度测定法测定样品的有效参数，获取样品贮藏、炮制过程中气味变化所对应化学物质数据；
7、步骤3、确定电子鼻的最佳测量参数
8、以最大响应值为指标，采用单因素考察和正交试验法，考察不同操作参数对电子鼻相应值的影响，确定样品测定的最佳测量参数；
9、步骤4、走油预警模型的建立
10、采用主成分分析、判别因子分析识别方法对不同样品进行电子鼻检测，对检测结果进行分析，筛选模式识别算法，从而建立最佳判别模型；
11、步骤5、模型验证
12、综合感官评价、化学成分测定及电子鼻分析结果，对建立的样品走油预警模型进行交叉验证。
13、更进一步的改进，在步骤1中，样品料为灵芝孢子粉、灵芝孢子破壁饮片、山桃仁、山桃仁燀制饮片、山桃仁炒制饮片中的一种或多种。
14、更进一步的改进，在步骤2中，有效参数是苦杏仁苷含量、酸值、羰基值、甘油三油酸酯、过氧化值中的一种或多种。
15、更进一步的改进，在步骤3中，所述操作参数是称样量、进样量、粒径、孵化温度、孵化时间中的一种或多种。
16、更进一步的改进，所述电子鼻所用算法为统计模式识别算法、神经网络算法、机器学习算法和深度学习算法中的一种。
17、更进一步的改进，所述所述电子鼻所用算法为神经网络算法，其包括以下步骤：
18、1、数据收集：
19、对采集的样本数据进行整理并筛选；
20、2、预处理与特征提取：
21、对筛选后的数据通过归一化、降维进行预处理和特征提取；以消除冗余信息并提高计算效率；
22、使用主成分分析(pca)、独立分量分析(ica)等方法对数据进行降维和优化。
23、特征提取是关键步骤，可以通过递归神经网络(rnn)、卷积神经网络(cnn)或深度学习模型(如堆叠稀疏自动编码器ssae)等方法实现。
24、3、模式识别与分类：
25、将提取的特征输入到神经网络中进行模式识别和分类；常用的神经网络包括反向传播神经网络(bpnn)、极限学习机(elm)、多层感知器(mlpnn)等。
26、4、模型训练与验证：
27、将数据集划分为训练集、验证集和测试集，使用训练集对模型进行训练；
28、采用交叉验证、gridsearch等方法调整模型参数，以防止过拟合并优化模型性能。
29、使用验证集评估模型的泛化能力，并根据需要进行参数优化。
30、5、结果输出与应用：
31、最终将模型应用于新的样品，输出分类结果。
32、电子鼻的神经网络算法的步骤涵盖了从数据采集到特征提取、模式识别、模型训练和结果输出的完整流程。这些步骤通过结合多种人工智能技术和优化方法，能够有效提高电子鼻系统的识别准确率和效率。
33、本专利技术与现有技术相比，其有益效果为：
34、1.本专利技术构建以“气味评价”为核心的“走油”变质预警模型；
35、2.建立一个智能高效符合中医药特色的气味综合评价方法，为中药炮制、贮藏等进行快捷指导。
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1.基于电子鼻对易走油药材及饮片的质量分析与评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于电子鼻对易走油药材及饮片的质量分析与评价方法，其特征在于：在步骤1中，样品料为灵芝孢子粉、灵芝孢子破壁饮片、山桃仁、山桃仁燀制饮片、山桃仁炒制饮片中的一种或多种。
3.根据权利要求1所述的基于电子鼻对易走油药材及饮片的质量分析与评价方法，其特征在于：在步骤2中，有效参数是苦杏仁苷含量、酸值、羰基值、甘油三油酸酯、过氧化值中的一种或多种。
4.根据权利要求1所述的基于电子鼻对易走油药材及饮片的质量分析与评价方法，其特征在于：在步骤3中，所述操作参数是称样量、进样量、粒径、孵化温度、孵化时间中的一种或多种。
5.根据权利要求1所述的基于电子鼻对易走油药材及饮片的质量分析与评价方法，其特征在于：所述电子鼻所用算法为统计模式识别算法、神经网络算法、机器学习算法和深度学习算法中的一种。
6.根据权利要求5所述的基于电子鼻对易走油药材及饮片的质量分析与评价方法，其特征在于：所述所述电子鼻所用算法为神经网络算法，其包括以下步骤
...【技术特征摘要】
1.基于电子鼻对易走油药材及饮片的质量分析与评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于电子鼻对易走油药材及饮片的质量分析与评价方法，其特征在于：在步骤1中，样品料为灵芝孢子粉、灵芝孢子破壁饮片、山桃仁、山桃仁燀制饮片、山桃仁炒制饮片中的一种或多种。
3.根据权利要求1所述的基于电子鼻对易走油药材及饮片的质量分析与评价方法，其特征在于：在步骤2中，有效参数是苦杏仁苷含量、酸值、羰基值、甘油三油酸酯、过氧化值中的一种或多种。
4.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄力，龚道锋，刘耀武，李月侠，吴飞，纪东汉，权春梅，李扬，马凯，罗云，魏庆红，吴勇，
申请(专利权)人：亳州职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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