【摘 要】
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目的 建立30批白芍和蜜糠炒白芍的指纹图谱，研究白芍经蜜糠炒制后颜色的变化与内在成分的关联性，并构建相关的人工神经网络（artificialneuralnetwork,ANN）模型。方法 利用色差仪对白芍及蜜糠炒白芍色度进行测定，通过HPLC建立白芍及蜜糠炒白芍的HPLC指纹图谱，结合多元统计学方法对白芍及蜜糠炒白芍样品色度值与共有成分进行关联分析。以色度和相关成分建立ANN模型。结果 白芍经蜜糠
【基金项目】
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国家重点研发计划专项课题（2018YFC1707206）； 江西省重点研发计划（20192BBG70073）； 国家自然科学基金资助项目（82060724）； 国家级大学生创新创业训练计划项目（202110412015）； 校级创新团队项目（CXT
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目的 建立30批白芍和蜜糠炒白芍的指纹图谱，研究白芍经蜜糠炒制后颜色的变化与内在成分的关联性，并构建相关的人工神经网络（artificialneuralnetwork,ANN）模型。方法 利用色差仪对白芍及蜜糠炒白芍色度进行测定，通过HPLC建立白芍及蜜糠炒白芍的HPLC指纹图谱，结合多元统计学方法对白芍及蜜糠炒白芍样品色度值与共有成分进行关联分析。以色度和相关成分建立ANN模型。结果 白芍经蜜糠炒制后，饮片粉末的L*、a*、b*值呈上升趋势；相关分析结果表明没食子酸（峰1）、芍药苷（峰6）、没食子酰芍药苷（峰7）、五没食子酰葡萄糖（峰8）、苯甲酸（峰9）、苯甲酰芍药苷（峰10）与色度值存在显著相关；当隐含层神经元个数为8时，ANN模型的均方根误差最低（RMSE=0.124 0）,R2最高（R2=0.9835），模型整体拟合程度最好。因此选择4个输入层、8个隐含层和6个输出层组成ANN模型为最佳拓扑结构。结论 色度与成分结合能更加全面科学地评价蜜糠炒白芍整体质量，可将色度指标纳入蜜糠炒白芍饮片质量评价体系中，为蜜糠炒白芍饮片在线质量控制提供参考。
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