【摘 要】
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提出了一种用紫外-可见光谱技术快速鉴别4种唇形科药材(薄荷、荆芥、香薷及广藿香)的新方法,首先用主成分分析法对4种药材进行聚类分析并获取它们的紫外-可见指纹图谱,再结合
【机 构】
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南京中医药大学; 南京中医药大学江苏省方剂研究重点实验室;
【基金项目】
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国家“十一五”科技攻关项目(2006BAI09B05-1)
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提出了一种用紫外-可见光谱技术快速鉴别4种唇形科药材(薄荷、荆芥、香薷及广藿香)的新方法,首先用主成分分析法对4种药材进行聚类分析并获取它们的紫外-可见指纹图谱,再结合人工神经网络技术进行品种鉴别。主成分分析表明,主成分1和主成分2的累积可信度已达99%,以主成分1和2对所有建模样本的得分值做出的得分图,对4种药材具有良好的区分作用。利用对于4种药材品种敏感的特征波段作为神经网络的输入建立三层BP人工神经网络模型。每种药材各25个样品共100个用来建立神经网络模型,余下的每种各5个共20个样品用于预测。对未知的20个样本进行预测,品种识别准确率达到100%。说明文章提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为这4种唇形科药材的品种鉴别提供了一种新方法。
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