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申请/专利权人：江苏省中医院

摘要：本发明涉及一种基于超快速气相电子鼻及BP神经网络快速鉴别八角茴香及莽草的方法。所述方法具体步骤包括：1将八角茴香和莽草分别打粉，过三号筛，得到多个样品；2采用超快速气相电子鼻测定八角茴香和莽草粉末，获得不同批次样品的气味色谱图；3利用Kovats保留指数、Arochembase数据库信息对八角茴香及莽草样品的气味差异性成分进行定性分析，共鉴定出26种气味成分；4以26种气味成分的色谱峰作为影响因子，构建八角茴香和莽草的主成分分析PCA、判别因子分析DFA定性判别模型和反向传播BP神经网络预测模型，并进行变量重要性投影VIP分析，筛选八角茴香与莽草的关键气味差异物。本发明操作简单、实践性强、极大缩短了分析时间。

主权项：1.一种基于超快速气相电子鼻及BP神经网络快速鉴别八角茴香及莽草的方法，其特征在于，所述方法包括：1将收集到的八角茴香和莽草分别打粉，得到多个待测样品；2打开超快速气相电子鼻，设定检测参数为称样量0.3g，进样体积4000μL，孵化温度60℃，孵化时间10min，孵化炉转速500r·min-1，捕集阱初始温度40℃，捕集阱最终温度250℃，捕集阱分流速率10mL·min-1，采集时间110s，捕集持续时间18s，进样口温度200℃，进样口压力10kPa，出口流速30ml·min-1，注射速度125μl·s-1，注射时间13s，检测器温度260℃，柱温初始温度50℃，程序升温方式为1.0℃·s-1至80℃；3.0℃·s-1至250℃，保持21s，FID增益12，将样品进样测定，得到各待测样品的气味色谱图；3根据步骤2得到的气味色谱信息，将待测物的保留指数与Arochembase数据库信息进行对比，共鉴定出26种可能存在的气味化合物；4以步骤3中鉴定出的26种气味化合物的峰面积为影响因子，建立PCA、DFA化学计量模型，八角茴香与莽草均分别落在PCA、DFA模型的两个区域，成分累计贡献率分别达到99.988％、100％，PCA、DFA模型均能快速区分八角茴香和莽草，从而建立了基于26种气味成分的八角茴香真伪快速识别模型；5以步骤3中鉴定出的26种气味化合物的峰面积为影响因子，利用SIMCAP14.1软件进行正交偏最小二乘判别分析Orthogonalpartialleast-squaresdiscriminantanalysis,OPLS-DA分析，进一步分析VIP值，结果筛选出13种VIP大于1.0的气味成分，其中茴香脑、丁烯酸辛酯、2,4-癸二烯醛的VIP值大于1.2且明显高于其他成分，推测这3种气味成分为鉴别八角茴香与莽草的关键气味差异化合物；6以步骤3中鉴定出的26种气味化合物的峰面积为输入层，以八角茴香和莽草作为输出层，训练BP神经网络预测模型，结果训练集及测试集预测准确率均为100％，从而建立了基于26种气味成分的八角茴香真伪快速预测模型。

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