基于人工智能感官技术和多源信息融合技术的Panax notoginseng粉末快速质量识别方法的研究
Haiyang Li1, Xinjing Gui2, Panpan Wang3
1Henan University of Chinese Medicine, Zhengzhou, China.
Food chemistry
|December 20, 2023
概括
这项研究引入了人工智能传感器 (AIS) 和多源信息融合 (MIF) 来评估Panax notoginseng粉末 (PNP) 的质量并检测伪造. 新系统准确地识别PNP等级和改,确保产品的有效性.
科学领域:
- 药物鉴定和传统中医药学
- 分析化学 分析化学
- 人工智能在质量控制中的作用
背景情况:
- 帕纳克斯诺托金生粉 (PNP) 是一种有价值的药物成分,在医疗保健和食品行业广泛使用.
- 市场上对PNP的改大大损害了其治疗效果和经济价值.
- 开发可靠的PNP质量评估方法对于确保其真实性和有效性至关重要.
研究的目的:
- 建立一个强大的质量评估系统,用于不同等级的Panax notoginseng粉末 (PNP).
- 开发一种用于识别伪造的Panax notoginseng粉末 (AD-PNP) 和量化其伪造比率的方法.
- 评估人工智能传感器 (AIS) 和多源信息融合 (MIF) 在PNP质量控制中的可行性.
主要方法:
- 实现人工智能传感器 (AIS) 技术用于数据采集和分析.
- 应用多源信息融合 (MIF) 来整合各种数据流以进行全面评估.
- 开发和验证用于PNP等级识别,改检测和总沙宁含量量定量的预测模型.
主要成果:
- 开发的系统在识别PNP等级和检测改方面实现了100%的准确率.
- 在试验组中,最佳的确定系数 (R2) 为0.9965的伪造比率和0.9948的总沙波宁含量.
- 根平均平方误差 (RMSE) 低至0.0109的伪造比率和0.0123的总沙素含量,表明高预测准确度.
结论:
- 人工智能传感器 (AIS) 和多源信息融合 (MIF) 为评估PNP质量提供了快速而准确的方法.
- 建立的系统有效地区分不同等级的PNP,并识别伪造产品.
- 这项技术为Panax notoginseng行业的质量控制提供了可靠的解决方案,打击改并确保产品完整性.
