CN103063815A - 一种辛味中药材产地的快速鉴别方法 - Google Patents

一种辛味中药材产地的快速鉴别方法 Download PDF

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王佳
陈益民
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Abstract

本发明是一种辛味中药材产地的快速鉴别方法。包括有如下步骤：1）建立标准中药材气味指纹图谱库；2）采集待检测中药材的气味，生成待检测中药材的气味指纹图谱；3）将待检测中药材的气味指纹图谱与标准中药材气味指纹图谱库进行比对，判定其药材产地。本发明通过电子鼻对不同产地的同一种中药材进行气味指纹图谱的采集，利用基于高斯径向基的支持向量机分析模块对其指纹图谱进行分析，根据分析结果建立一个中药材气味指纹图谱库。然后通过对未知产地的中药材样本进行气味图谱的采集，利用高斯径向基的支持向量机模块进行判别分析，确定其产地。本发明实现中药材产地的快速、准确鉴别。本发明是一种操作简单，方便实用的辛味中药材产地的快速鉴别方法。

Description

一种辛味中药材产地的快速鉴别方法
技术领域
本发明是一种辛味中药材产地的快速鉴别方法，属于辛味中药材产地鉴别方法的创新技术。
背景技术
中药材来自于天然农产品，组成复杂，存在有相当的变异性。其成分含量会因产地、气候、栽培、采收季节、储藏、加工及运送等条件之不同，使得药材品质参差不齐且其成分含量不易规格化，而影响药材的疗效，不同产地的中药材，其组成成分和药效可能也会有很大差别，再加上重金属与农药残留等疑虑，以致中药材品质管理不易，因此中药材品质标准化是刻不容缓的重要课题。
目前，常用的中药指纹图谱构造方主要有色谱和波谱法，色谱法常用的方法又分为薄层色谱法（TLC）指纹图谱、气相色谱法（GC）指纹图谱、高效液相色谱法(HPLC) 指纹图谱、电泳法(CE) 指纹图谱、高效毛细管电泳色谱(HPCE) 指纹图谱；波谱法常用的方法分为红外光谱法(IR) 指纹图谱、串联质谱法（MS/MS）指纹图谱、核磁共振波谱法（NMR）指纹图谱、X 射线衍射法(XRD) 指纹图谱。这些指纹图谱构建方法都试图从整体对中药材进行检测分析从而评价中药材质量，但使用都有着自身的局限性，如色谱法都具有一些共同的缺点，即需要较长的样品前处理时间，仪器价格昂贵且操作复杂，分析时间长，很难将获得的数据和材料的气味直接联系起来。波谱法构建图谱，其仪器造价昂贵，而且数据挖掘工作有待发展，目前难以推广应用。
发明内容
本发明的目的在于考虑上述问题而提供一种实现中药材产地的快速、准确鉴别的辛味中药材产地的快速鉴别方法。本发明操作简单，方便实用。
本发明的技术方案是：本发明的辛味中药材产地的快速鉴别方法，包括有如下步骤：
1）建立标准中药材气味指纹图谱库；
2）采集待检测中药材的气味，生成待检测中药材的气味指纹图谱；
3）将待检测中药材的气味指纹图谱与标准中药材气味指纹图谱库进行比对，判定其药材产地。
上述步骤1) 建立标准中药材气味指纹图谱库包括如下过程：
11）选取不同产地的标准中药材作为标准样品，每种样品准备至少5个样本，每个样本用电子称量取5g，将其置于电子鼻仪器系统的样品瓶中并密封；
12）用所述电子鼻仪器系统的进样管插入所述电子鼻仪器系统是样品瓶中，并用电子鼻仪器系统的传感器分别采集每个标准样本的挥发气体，并转换成对应的采样数据进行存储；
13）对原始采样数据进行特征提取，并将提取后的数据进行预处理；
14）将预处理后的数据输入支持向量机分析模块，寻找最佳的参数组合，然后将这组最佳组合带入支持向量机分析模块对数据进行分析，分析结果即为标准中药材气味指纹图谱库。
上述步骤2）中采集待检测中药材的气味，生成待检测中药材的气味指纹图谱的过程如下：
21）将不明产地的待检测中药材放入电子鼻仪器系统的样品瓶中并密封；
22)用电子鼻仪器系统对待检测中药材进行气味的采集，对采样数据进行特征提取，并将提取后的数据进行预处理；
23)用支持向量机分析模块对待检测中药材的采样数据进行分析，生成待检测中药材的气味指纹图谱。
上述电子鼻仪器系统为PEN3电子鼻。
上述不同产地的标准中药材和待检测中药材均放置在密封的样品瓶中静置15～20分钟，环境温度为24～27℃。
上述电子鼻仪器系统对标准中药材和待检测中药材的测定条件都为：数据采集频率为1秒/组；传感器自清洗时间为120秒；传感器归零时间为5秒；样品准备时间为3秒；进样流量为600ml/min；分析采样时间为60秒。
上述电子鼻仪器系统对标准中药材及待检测中药材提取的特征为: 传感器阵列第45秒的响应值、传感器阵列第50秒的响应值、传感器阵列第55秒的响应值、传感器阵列第60秒的响应值、传感器阵列的均值、传感器阵列的标准差、传感器阵列方差最大时刻的响应值。
上述电子鼻仪器系统对标准中药材及待检测中药材提取的特征进行预处理方法为归一化方法。
上述支持向量机分析模块对标准中药材预处理后的数据进行最佳参数组合是通过网格参数寻优和交叉验证的方法获得。
上述待检测中药材的气味指纹图谱与标准中药材气味指纹图谱库进行比对采用的是一对一的判别方法。
本发明通过电子鼻对不同产地的同一种中药材进行气味指纹图谱的采集，利用基于高斯径向基的支持向量机分析模块对其指纹图谱进行分析，根据分析结果建立一个中药材气味指纹图谱库。然后通过对未知产地的中药材样本进行气味图谱的采集，利用高斯径向基的支持向量机模块进行判别分析，确定其产地。本发明实现中药材产地的快速、准确鉴别。本发明是一种操作简单，方便实用的辛味中药材产地的快速鉴别方法。
附图说明
图1为本发明辛味中药材产地的快速鉴别方法的流程图；
图2为本发明支持向量机参数选择的结果图。
具体实施方式
实施例：
本发明的辛味中药材产地的快速鉴别方法，包括有如下步骤：
1）建立标准中药材气味指纹图谱库；
2）采集待检测中药材的气味，生成待检测中药材的气味指纹图谱；
3）将待检测中药材的气味指纹图谱与标准中药材气味指纹图谱库进行比对，判定其药材产地。
上述步骤1) 建立标准中药材气味指纹图谱库包括如下过程：
11）选取不同产地的标准中药材作为标准样品，每种样品准备至少5个样本，每个样本用电子称量取5g，将其置于电子鼻仪器系统的样品瓶中并密封；
12）用所述电子鼻仪器系统的进样管插入所述电子鼻仪器系统是样品瓶中，并用电子鼻仪器系统的传感器分别采集每个标准样本的挥发气体，并转换成对应的采样数据进行存储；
13）对原始采样数据进行特征提取，并将提取后的数据进行预处理；
14）将预处理后的数据输入支持向量机分析模块，寻找最佳的参数组合，然后将这组最佳组合带入支持向量机分析模块对数据进行分析，分析结果即为标准中药材气味指纹图谱库。
上述步骤2）中采集待检测中药材的气味，生成待检测中药材的气味指纹图谱的过程如下：
21）将不明产地的待检测中药材放入电子鼻仪器系统的样品瓶中并密封；
22)用电子鼻仪器系统对待检测中药材进行气味的采集，对采样数据进行特征提取，并将提取后的数据进行预处理；
23)用支持向量机分析模块对待检测中药材的采样数据进行分析，生成待检测中药材的气味指纹图谱。
上述电子鼻仪器系统为PEN3电子鼻。
上述不同产地的标准中药材和待检测中药材均放置在密封的样品瓶中静置15～20分钟，环境温度为24～27℃。
上述电子鼻仪器系统对标准中药材和待检测中药材的测定条件都为：数据采集频率为1秒/组；传感器自清洗时间为120秒；传感器归零时间为5秒；样品准备时间为3秒；进样流量为600ml/min；分析采样时间为60秒。
上述电子鼻仪器系统对标准中药材及待检测中药材提取的特征为: 传感器阵列第45秒的响应值、传感器阵列第50秒的响应值、传感器阵列第55秒的响应值、传感器阵列第60秒的响应值、传感器阵列的均值、传感器阵列的标准差、传感器阵列方差最大时刻的响应值。
上述电子鼻仪器系统对标准中药材及待检测中药材提取的特征进行预处理方法为归一化方法。
上述支持向量机分析模块对标准中药材预处理后的数据进行最佳参数组合是通过网格参数寻优和交叉验证的方法获得。
上述待检测中药材的气味指纹图谱与标准中药材气味指纹图谱库进行比对采用的是一对一的判别方法。
以下以检测内蒙古、黑龙江、河北三个不同产地的柴胡为例详细说明本发明快速鉴别辛味中药材产地的方法，具体包括如下步骤：
步骤1，选择3个不同产地不同采收期的柴胡，如选取内蒙古、黑龙江、河北三个不同产地的柴胡，每个产地选取2008-2010年不同采收期的柴胡样6个样本，每个样本用电子称量取5g，将其置于电子鼻顶空样品瓶中并密封分别放入电子鼻顶空样品瓶，并做好标记，将其静置15～20分钟。
步骤2，用PEN3电子鼻的进样管插入顶空样品瓶，由传感器将对应药材挥发出的气体进行采样，并转换为相对应的数据并存储，其测定条件为：数据采集频率为1秒/组；传感器自清洗时间为120秒；传感器归零时间为5秒；样品准备时间为3秒；进样流量为600ml/min；分析采样时间为60秒。其中PEN3电子鼻由传感器阵列，数据采集模块和分析软件组成，而传感器阵列是由10个具有交叉灵敏度的气体传感器组成，其每种传感器性能描述见表1。
表1 传感器性能特点
传感器名称 性能描述 选择性/检测范围
W1C 对芳香成分灵敏 甲苯，10ppm
W5S 灵敏度大，对氮氧化合物灵敏 NO2,1ppm
W3C 对氨水、芳香成分敏感 苯，10ppm
W6S 主要对氢气有选择性 H2,100ppm
W5C 对烷烃、芳香成分灵敏 丙烷，1ppm
W1S 对甲烷灵敏 CH4，100ppm
W1W 对硫化物灵敏 H2S，1ppm
W2S 对乙醇灵敏 CO，100ppm
W2W 对芳香成分、有机硫化物灵敏 H2S，1ppm
W3S 对烷烃灵敏 CH3，10ppm
其传感器阵列输出信号进行特征提取，其结果如下：
表2 内蒙古2008年采收的柴胡
Figure 2012105886310100002DEST_PATH_IMAGE001
表3 黑龙江2008年采收的柴胡
Figure 212117DEST_PATH_IMAGE002
表4 河北2008年采收的柴胡
Figure 2012105886310100002DEST_PATH_IMAGE003
步骤3，将提取后的特征参数用归一化法进行预处理，预处理后的数据输入进RBF-SVM进行参数寻优，寻优后的结果如图2，在C=0.0039063，g=0.0039603时，模型的识别率最高。将此参数带入标准样本集生成标准样本的指纹图谱库。
步骤4，分别选取3个产地为黑龙江和河北的柴胡样本作为产地不明的待测样本，标记为待测样本1～6，将待测样本放入PEN3电子鼻顶空样品瓶，并做好标记，将其静置15～20分钟。
步骤5，用PEN3电子鼻的进样管插入顶空样品瓶，由传感器将对应药材挥发出的气体进行采样，并转换为相对应的数据并存储，其测定条件为：数据采集频率为1秒/组；传感器自清洗时间为120秒；传感器归零时间为5秒；样品准备时间为3秒；进样流量为600ml/min；分析采样时间为60秒。
步骤6，将待测样本的采集数据输入进已经训练好的RBF-SVM模块，其结果如表4。
  待测样本1 待测样本2 待测样本3 待测样本4 待测样本5 待测样本6
测试结果 黑龙江 黑龙江 黑龙江 河北 河北 河北
真实结果 黑龙江 黑龙江 黑龙江 河北 河北 河北
上述表中结果是：最终鉴定产地为黑龙江的柴胡3个，产地为河北的柴胡三个，与真实情况相符合，可见本发明的快速鉴定中药材的方法的准确率达到100%。
以上的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通工程技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本发明的权利要求书确定的保护范围。

Claims (10)

1.一种辛味中药材产地的快速鉴别方法，其特征在于包括有如下步骤：
1）建立标准中药材气味指纹图谱库；
2）采集待检测中药材的气味，生成待检测中药材的气味指纹图谱；
3）将待检测中药材的气味指纹图谱与标准中药材气味指纹图谱库进行比对，判定其药材产地。
2.根据权利要求1所述的辛味中药材产地的快速鉴别方法，其特征在于上述步骤1) 建立标准中药材气味指纹图谱库包括如下过程：
11）选取不同产地的标准中药材作为标准样品，每种样品准备至少5个样本，每个样本用电子称量取5g，将其置于电子鼻仪器系统的样品瓶中并密封；
12）用所述电子鼻仪器系统的进样管插入所述电子鼻仪器系统是样品瓶中，并用电子鼻仪器系统的传感器分别采集每个标准样本的挥发气体，并转换成对应的采样数据进行存储；
13）对原始采样数据进行特征提取，并将提取后的数据进行预处理；
14）将预处理后的数据输入支持向量机分析模块，寻找最佳的参数组合，然后将这组最佳组合带入支持向量机分析模块对数据进行分析，分析结果即为标准中药材气味指纹图谱库。
3.根据权利要求2所述的辛味中药材产地的快速鉴别方法，其特征在于上述步骤2）中采集待检测中药材的气味，生成待检测中药材的气味指纹图谱的过程如下：
21）将不明产地的待检测中药材放入电子鼻仪器系统的样品瓶中并密封；
22)用电子鼻仪器系统对待检测中药材进行气味的采集，对采样数据进行特征提取，并将提取后的数据进行预处理；
23)用支持向量机分析模块对待检测中药材的采样数据进行分析，生成待检测中药材的气味指纹图谱。
4.根据权利要求3所述的辛味中药材产地的快速鉴别方法，其特征在于上述电子鼻仪器系统为PEN3电子鼻。
5.根据权利要求3所述的辛味中药材产地的快速鉴别方法，其特征在于上述不同产地的标准中药材和待检测中药材均放置在密封的样品瓶中静置15～20分钟，环境温度为24～27℃。
6.根据权利要求3所述的辛味中药材产地的快速鉴别方法，其特征在于上述电子鼻仪器系统对标准中药材和待检测中药材的测定条件都为：数据采集频率为1秒/组；传感器自清洗时间为120秒；传感器归零时间为5秒；样品准备时间为3秒；进样流量为600ml/min；分析采样时间为60秒。
7.根据权利要求3所述的辛味中药材产地的快速鉴别方法，其特征在于上述电子鼻仪器系统对标准中药材及待检测中药材提取的特征为: 传感器阵列第45秒的响应值、传感器阵列第50秒的响应值、传感器阵列第55秒的响应值、传感器阵列第60秒的响应值、传感器阵列的均值、传感器阵列的标准差、传感器阵列方差最大时刻的响应值。
8.根据权利要求3所述的辛味中药材产地的快速鉴别方法，其特征在于上述电子鼻仪器系统对标准中药材及待检测中药材提取的特征进行预处理方法为归一化方法。
9.根据权利要求3所述的辛味中药材产地的快速鉴别方法，其特征在于上述支持向量机分析模块对标准中药材预处理后的数据进行最佳参数组合是通过网格参数寻优和交叉验证的方法获得。
10.根据权利要求3所述的辛味中药材产地的快速鉴别方法，其特征在于上述待检测中药材的气味指纹图谱与标准中药材气味指纹图谱库进行比对采用的是一对一的判别方法。
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Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103399045A (zh) * 2013-08-09 2013-11-20 中国农业科学院农产品加工研究所 一种辅助鉴别猕猴桃产地的方法
CN103399092A (zh) * 2013-07-15 2013-11-20 浙江大学 一种快速评定人参品质的方法
CN103487463A (zh) * 2013-07-30 2014-01-01 中国标准化研究院 一种基于网格优化的支持向量机分类器参数选择的蜂蜜检测方法
CN104749219A (zh) * 2013-07-30 2015-07-01 中国标准化研究院 一种基于粒子群算法的支持向量机分类器参数选择的蜂蜜检测方法
CN104849320A (zh) * 2015-06-04 2015-08-19 安徽农业大学 电子鼻黄芽茶的香气品质分类方法
CN104849435A (zh) * 2015-05-29 2015-08-19 宁波大学 一种原油、原油降解物、成品油及类似物的快速鉴定方法
CN105181916A (zh) * 2015-08-11 2015-12-23 盛良 一种利用电子鼻、电子舌传感器技术检测量化中药气味及其对应证的方法
CN105954466A (zh) * 2016-04-27 2016-09-21 上海应用技术学院 一种对食用香辛料品质鉴别的电子鼻采集系统及方法
CN106662517A (zh) * 2014-08-29 2017-05-10 株式会社而摩比特 嗅觉系统、气味识别装置、气味识别方法
CN106932545A (zh) * 2017-04-01 2017-07-07 新时代健康产业（集团）有限公司 一种利用电子鼻鉴别掺蔓菁粉的玛咖粉的方法
CN108267528A (zh) * 2017-12-29 2018-07-10 国珍健康科技（北京）有限公司 基于气味指纹图谱和spss聚类分析鉴别玛咖源产地的方法
CN110045061A (zh) * 2019-01-29 2019-07-23 山西师范大学 一种基于人工神经网络和电子鼻的薏苡仁产地判别方法
CN110160987A (zh) * 2019-07-03 2019-08-23 温州大学 一种柴胡药材的质量快速检测方法
CN110664250A (zh) * 2019-11-15 2020-01-10 上海秒针网络科技有限公司 基于电子鼻冲泡咖啡的方法及装置
CN110850045A (zh) * 2019-11-27 2020-02-28 上海秒针网络科技有限公司 咖啡豆的气味识别方法及装置、存储介质和电子装置
CN112710795A (zh) * 2021-03-29 2021-04-27 江西景德中药股份有限公司南昌分公司 一种基于电子鼻快速鉴别茶芎的方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101470121A (zh) * 2007-12-29 2009-07-01 广东工业大学 一种嵌入式仿生嗅觉气味识别方法及装置
CN101788517A (zh) * 2010-02-23 2010-07-28 广东工业大学 基于仿生嗅觉的辛味中药材气味指纹图谱构建系统及方法
CN102660629A (zh) * 2012-04-19 2012-09-12 江苏大学 一种基于嗅觉可视化技术快速鉴别畜肉优势腐败菌的方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101470121A (zh) * 2007-12-29 2009-07-01 广东工业大学 一种嵌入式仿生嗅觉气味识别方法及装置
CN101788517A (zh) * 2010-02-23 2010-07-28 广东工业大学 基于仿生嗅觉的辛味中药材气味指纹图谱构建系统及方法
CN102660629A (zh) * 2012-04-19 2012-09-12 江苏大学 一种基于嗅觉可视化技术快速鉴别畜肉优势腐败菌的方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘红秀等: "基于电子鼻的中药材鉴别新方法研究", 《辽宁中医药大学学报》, vol. 13, no. 10, 31 October 2011 (2011-10-31), pages 32 - 35 *
刘红秀等: "机器嗅觉系统气味识别算法", 《传感技术学报》, vol. 19, no. 6, 31 December 2006 (2006-12-31), pages 2519 - 2520 *
江伟等: "基于多类支持向量机的变压器故障诊断模型", 《水电能源科学》, vol. 25, no. 1, 28 February 2007 (2007-02-28), pages 52 - 55 *

Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103399092A (zh) * 2013-07-15 2013-11-20 浙江大学 一种快速评定人参品质的方法
CN103399092B (zh) * 2013-07-15 2014-11-26 浙江大学 一种快速评定人参品质的方法
CN103487463A (zh) * 2013-07-30 2014-01-01 中国标准化研究院 一种基于网格优化的支持向量机分类器参数选择的蜂蜜检测方法
CN104749219A (zh) * 2013-07-30 2015-07-01 中国标准化研究院 一种基于粒子群算法的支持向量机分类器参数选择的蜂蜜检测方法
CN103487463B (zh) * 2013-07-30 2015-12-23 中国标准化研究院 一种基于网格优化的支持向量机分类器参数选择的蜂蜜检测方法
CN103399045A (zh) * 2013-08-09 2013-11-20 中国农业科学院农产品加工研究所 一种辅助鉴别猕猴桃产地的方法
CN106662517A (zh) * 2014-08-29 2017-05-10 株式会社而摩比特 嗅觉系统、气味识别装置、气味识别方法
CN104849435A (zh) * 2015-05-29 2015-08-19 宁波大学 一种原油、原油降解物、成品油及类似物的快速鉴定方法
CN104849320A (zh) * 2015-06-04 2015-08-19 安徽农业大学 电子鼻黄芽茶的香气品质分类方法
CN105181916A (zh) * 2015-08-11 2015-12-23 盛良 一种利用电子鼻、电子舌传感器技术检测量化中药气味及其对应证的方法
CN105954466A (zh) * 2016-04-27 2016-09-21 上海应用技术学院 一种对食用香辛料品质鉴别的电子鼻采集系统及方法
CN106932545A (zh) * 2017-04-01 2017-07-07 新时代健康产业（集团）有限公司 一种利用电子鼻鉴别掺蔓菁粉的玛咖粉的方法
CN108267528A (zh) * 2017-12-29 2018-07-10 国珍健康科技（北京）有限公司 基于气味指纹图谱和spss聚类分析鉴别玛咖源产地的方法
CN110045061A (zh) * 2019-01-29 2019-07-23 山西师范大学 一种基于人工神经网络和电子鼻的薏苡仁产地判别方法
CN110160987A (zh) * 2019-07-03 2019-08-23 温州大学 一种柴胡药材的质量快速检测方法
CN110664250A (zh) * 2019-11-15 2020-01-10 上海秒针网络科技有限公司 基于电子鼻冲泡咖啡的方法及装置
CN110850045A (zh) * 2019-11-27 2020-02-28 上海秒针网络科技有限公司 咖啡豆的气味识别方法及装置、存储介质和电子装置
CN112710795A (zh) * 2021-03-29 2021-04-27 江西景德中药股份有限公司南昌分公司 一种基于电子鼻快速鉴别茶芎的方法
CN112710795B (zh) * 2021-03-29 2021-06-22 江西景德中药股份有限公司南昌分公司 一种基于电子鼻快速鉴别茶芎的方法

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