本文以广西莪术为主要来源，基于莪术及其醋制品炮制的气味差异，通过便携式电子鼻检测器获取气味信息，得到样品的气味指纹图谱。 再通过 ＢＰ 神经网络模拟生物识别模式对莪术及其醋制品进行鉴别，并对药材中的 ３ 种姜黄素类化合物的含量进行预测，实现二者的快速鉴别和姜黄素类化合物含量的快速预测，为莪术的客观气味评价提供参考。

检测仪器：便携式电子鼻 ＰＥＮ３，德国， 由１０个金属氧化物半导体组成传感器列阵。

实验结果：通过 ＢＰ 神经网络算法建立的电子鼻信号判别模型在训练集、校正集和预测集中的 ３ 个指标均为 １００％，明显优于传统的决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、Ｋ 最邻近和集成分类，能准确地区分生、醋广西莪术；回归模型预测集相关系数和均方误差分别为 ０?? ９７４ ８ 和 ０?? １１７ ５，能很好地预测广西莪术中姜黄素类化合物含量，展示了模仿生物识别模式在中药分析中的*性。 电子鼻气味指纹图谱结合ＢＰ 神经网络算法，快速、便捷、准确地实现了的判别和回归，这提示了可以有更多的仿生学信息获取和识别模式在中药领域中联使用，为中药质量的快速评价和标准化提供了思路和方法。

结      论：中药的准确鉴别一直以来都是中药鉴定的核心任务之一，也是确保中药质量的工作。 气味是药材非常*的性状之一，特定的气味往往和特定的结构和成分的含量息息相关，２０１５ 年版《中国药典》中对莪术和醋莪术的气味感官描述为：“气香或微香”“微有醋香气”，具有主观性、经验性，模糊性，缺乏客观的评价指标。 常用的色谱技术 ＴＬＣ，ＨＰＬＣ，ＧＣ 样品处理过程复杂，分析成本高，耗时，且多针对单一成分或几类成分的定性、定量研究。电子鼻采集中药气味指纹图谱方法重复性良好，能将传统鉴别经验转化为客观数据，量化不同中药之间的气味差异，且测定时样品无需预处理，快速简单实现样品“气味”的整体性分析。

文献来源：广东药科大学中药学院 。

 

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