基于多源数据融合的丹参饮片产地溯源研究

摘要

目的 探究不同产地丹参饮片色泽与气味变化，结合现代机器学习技术实现产地快速区分。方法 采用智能传感技术结合主成分分析(PCA)、判别分析、判别因子分析(DFA)、成分热图、相关分析、机器学习等多种数据分析方法，对不同产地丹参饮片的颜色和气味进行了定量表征。结果 基于色泽信息建立了丹参饮片产地判别函数。通过对气味信息的分类和筛选，鉴定出10种不同的标志物：乙醇、二硫化碳、环戊烷、3-甲基呋喃、丙二醇、正壬烷、苯酚、1,5-辛二烯酮、1,8-桉叶醇和葫芦巴内酯。同时发现饮片的颜色和气味之间存在显著的相关性。此外，基于数据融合的理念，研究建立了子空间聚类等分类模型，与单一色泽分析相比，分类准确率提高到94.4%。结论 研究证实了智能感官技术在中药产地溯源中的可行性和优越性，为丹参饮片的产地快速区分与质量控制提供了新的方法和见解。

关键词

丹参 / 产地溯源 / 快速识别 / 智能感官 / 机器学习 / 数据融合