忍冬藤真伪、产地鉴别及绿原酸、马钱苷含量快速测定OA
目的 鉴别忍冬藤真伪、产地,并快速测定绿原酸、马钱苷含量.方法 收集不同产地正品与伪品,采集其近红外光谱,HPLC 法测定 2 种成分含量.采用机器学习算法建立定性判别模型,偏最小二乘回归构建快速含量预测模型.结果 反向传播神经网络(BP)模型在真伪、产地联合判别中的准确率达 95.6％.绿原酸、马钱苷含量模型的预测集决定系数分别为 0.950 6、0.972 4,误差较小.结论 本研究基于近红外光谱结合机器学习算法,为实现忍冬藤准确鉴别和快速含量测定提供了数据支撑.
张哲;陆迅;王团结;肖伟;彭国平
南京中医药大学中药制药过程控制与智能制造技术全国重点实验室,江苏 南京 210023南京中医药大学中药制药过程控制与智能制造技术全国重点实验室,江苏 南京 210023江苏康缘药业股份有限公司,江苏 连云港 222001南京中医药大学中药制药过程控制与智能制造技术全国重点实验室,江苏 南京 210023||江苏康缘药业股份有限公司,江苏 连云港 222001南京中医药大学中药制药过程控制与智能制造技术全国重点实验室,江苏 南京 210023
医药卫生
忍冬藤真伪产地绿原酸马钱苷近红外光谱机器学习算法偏最小二乘回归
《中成药》 2026 (9)
3090-3096,7
国家长三角科技创新共同体联合攻关项目(2023CSJGG1700)中药制药过程控制与智能制药技术全国重点实验室定向课题(SKL2023D02002)
评论