基于电子鼻气味指纹图谱与XGBoost算法鉴别姜黄属中药

论文摘要

针对姜黄属中药的鉴别问题,通过电子鼻采集姜黄属郁金、莪术、姜黄、片姜黄4味中药的气味指纹图谱,应用XGBoost算法对中药的气味特征进行学习,并建立快速有效的判别模型;以准确率、精确率、召回率、F度量为指标评估XGBoost的性能。实验结果表明XGBoost建立的判别模型对训练集中166个样本和测试集中69个样本的回代正判率分别为99. 39%,95. 65%,能准确判别姜黄属4种中药;对XGBoost判别模型的贡献度排在前四位的传感器依次为LY2/g CT,P40/1,LY2/Gh,LY2/LG,贡献度最低的传感器是T70/2; XGBoost判别模型预测集准确率、精确率、召回率、F度量分别为95. 65%,95. 25%,93. 07%,93. 75%,均优于传统的支持向量机、随机森林、神经网络,验证了XGBoost在姜黄属中药鉴别中的优越性。电子鼻气味指纹图谱结合XGBoost建立的判别模型可以实现姜黄属中药郁金、莪术、姜黄、片姜黄的快速准确鉴别,为中药智能鉴别提供一种快速、可靠而有效的分析方法; XGBoost算法的引入也提示可将更多性能优异的算法引入到中药领域,为中药气味指纹图谱的数据挖掘提供更多途径。

论文目录

• 1 材料与方法
•   1.1 仪器与样品
•   1.2 气味指纹图谱获取方法
•     1.2.1 检测参数
•     1.2.2 样品制备
•   1.3 XGBoost算法
• 2 姜黄属中药莪术、郁金、姜黄、片姜黄识别与分析
•   2.1 XGBoost判别模型的建立
•   2.2 XGBoost,SVM,RF,ANN模型比较
• 3 讨论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 拱健婷,王佳宇,李莉,徐东,丛悦,关佳莉,吴浩忠,邹慧琴,闫永红

关键词: 电子鼻,气味指纹图谱,姜黄属,郁金,姜黄,莪术,片姜黄

来源: 中国中药杂志 2019年24期

年度: 2019

分类: 医药卫生科技,信息科技

专业: 中药学,自动化技术

单位: 北京市中药研究所,长春医学高等专科学校,北京中医药大学中药学院

基金: 北京中医药科技发展资金项目(QN2018-20),国家自然科学基金项目(81573542),北京中医药大学自主选题项目(2019-JYB-JS-006)

分类号: R282.5;TP212

DOI: 10.19540/j.cnki.cjcmm.20191101.101

页码: 5375-5381

总页数: 7

文件大小: 231K

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