10.7501/j.issn.0253-2670.2023.12.007
基于颜色气味信息融合的苦杏仁走油程度判别分析与质量预测模型建立
目的 建立基于颜色气味数字化融合信息的苦杏仁Armeniacae Semen Amarum走油程度判别分析和内在质量预测模型.方法 基于颜色气味数字化的融合信息,联合机器学习算法对其走油程度进行判别,对比其正判率,寻找识别效果最好的算法.利用SPSS分析平台,开展苦杏仁颜色气味融合信息数字化与内在化学成分的相关性分析,同时建立含量预测回归方程并且检验其拟合度.结果 基于粉末颜色和气味融合信息的模型建立中,Logistic、IBK、K-Star、LMT和Random Forest算法正判率较高,可完成对不同走油程度苦杏仁的分类鉴别;基于剖面颜色和气味融合信息的模型建立中,Logistic算法和K-Star算法可完成走油程度的判定.基于粉末颜色及气味融合信息建立苦杏仁质量预测模型,预测方程:Y 苦杏仁苷=2.175-1.340F1-2+0.529F1-1,R2=0.732;Y酸值=2.113+1.724 9F1-2-0.667F1-1,R2=0.719;基于剖面颜色及气味融合信息建立苦杏仁质量预测模型,预测方程如下:Y苦困仁苷=2.153+1.242F2-2+0.5F2-1-0.689F2.3,R2=0.775,Y酸值=2.226-1.946F2-2-0.785 F2-1,R2=0.738,拟合度结果优良.结论 通过颜色气味数字化信息可快速推断苦杏仁化学成分的变化趋势,颜色气味融合信息测量可发展为苦杏仁质量评价的新方法.
苦杏仁、走油、气味数字化、颜色数字化、信息融合、质量评价
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R283.6(中药学)
国家自然科学基金;国家自然科学基金
2023-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
3806-3814
