基于人工智能-多元多息指纹图谱探索中药一法通识品种鉴定新方法OA北大核心CSCD
Exploration of a Novel Universal Method for Identification of Chinese Medicines Varieties Based on Artificial Intelligence with Fingerprints on Multi-elements and Multi-data
该文建立了一种基于中药多元多息指纹图谱联合人工智能识别的中药一法通识品种鉴定新方法,方法先通过对同一味药材采用不同处理手段得到具有不同性质的化学成分信息,并构建一种集反相色谱法、亲水色谱法以及分子排阻色谱法为一体的具有普适性的多元多息指纹图谱采集方式,实现了药材中小极性小分子、大极性小分子及大分子类化合物的全面表征,再对采集的多元多息指纹图谱进行数据标准化处理,采用卷积神经网络识别不同品种中药材,获得了准确率达92％的识别模型.该方法能够对中药品…查看全部>>
周炳文;朱丽丽;朱林;赵爽利;李任时;刘秀峰;刘吉华;戚进;余伯阳
中国药科大学中药学院中药可追溯与标准化研究中心,江苏南京211198中国药科大学中药学院江苏省中药评价与转化重点实验室,江苏南京211198中国药科大学中药学院中药可追溯与标准化研究中心,江苏南京211198中国药科大学中药学院江苏省中药评价与转化重点实验室,江苏南京211198中国药科大学中药学院中药可追溯与标准化研究中心,江苏南京211198中国药科大学中药学院江苏省中药评价与转化重点实验室,江苏南京211198中国药科大学中药学院中药可追溯与标准化研究中心,江苏南京211198中国药科大学中药学院江苏省中药评价与转化重点实验室,江苏南京211198中国药科大学中药学院中药可追溯与标准化研究中心,江苏南京211198
化学化工
一法通识卷积神经网络中药品种鉴定多元多息指纹图谱
《分析测试学报》 2021 (1)
106-111,6