【摘 要】
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目的 探究近红外光谱技术应用于川贝母Fritillariae Cirrhosae Bulbus快速辨识的可行性。方法 收集80个川贝母待测样品（含炉贝、松贝、青贝及川贝母伪品等）,为获取上述样品的真伪和规格信息,首先进行传统人工鉴别（M1法）与《中国药典》法鉴别（M2法）,并以M1法和M2法相结合的辨识结果作为标杆信息（Y）;近红外光谱仪采集待测样品粉末的光谱信息（X）,结合主成分分析-判别分析（
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（81773892）； 河南省卫生健康中青年学科带头人专项（HNSWJW-2020014）； 河南省中医药拔尖人才培养项目（重点项目）（2019ZYBJ07）； 河南省高层次人才特殊支持“中原千人计划”—“中原青年拔尖人才”项目（ZYQR201912158）；
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目的 探究近红外光谱技术应用于川贝母Fritillariae Cirrhosae Bulbus快速辨识的可行性。方法 收集80个川贝母待测样品（含炉贝、松贝、青贝及川贝母伪品等）,为获取上述样品的真伪和规格信息,首先进行传统人工鉴别（M1法）与《中国药典》法鉴别（M2法）,并以M1法和M2法相结合的辨识结果作为标杆信息（Y）;近红外光谱仪采集待测样品粉末的光谱信息（X）,结合主成分分析-判别分析（principal component analysis-discriminant analysis,PCA-DA）、偏最小二乘-判别分析（partial least squares discriminant analysis,PLS-DA）、最小二乘支持向量机（least squares support vector machines,LS-SVM）3种化学计量学方法建立并优化真伪及商品规格辨识模型[Y=M（X）]（M3法）。结果 80个样品均参与真伪辨识,经留一法交互验证,结果发现3种真伪辨识模型中均无未分类样品,准确率依次为98.75%、98.75%、97.50%;80个样品中有5个因专家对规格的判定意见难以达成一致或样品本身原因等不参与建模,最终以75个样品参与规格辨识,模型准确率分别为100.00%（无未分类样品）、100.00%（有4个未分类样品）、100.00%（无未分类样品）。结论 真伪辨识均以PCA-DA、PLS-DA为最终辨识模型,商品规格分类以PCA-DA、LS-SVM为最优辨识模型。表明近红外光谱技术在川贝母真伪和规格质量快速辨识方面具有良好应用前景。
其他文献
该研究使用超高效液相色谱-串联质谱法（UPLC-MS/MS）检测柑橘中喹啉铜的残留量，对样品处理方法、色谱条件和质谱条件进行了优化。结果表明：样品经含0.1%甲酸的乙腈-水（体积比1∶1）溶液涡旋提取，果肉样品使用20 mg PSA净化，全果样品使用20 mg C18净化；采用Mixed-Mode HILIC-1色谱柱分离，以0.1%甲酸水-0.1%甲酸乙腈溶液作流动相进行梯度洗脱，洗脱流速为0.
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在“四型”机场和“双碳”目标背景下,节能低碳已成为我国机场航站楼的主要发展方向。在机场航站楼中,中央空调系统能耗约占航站楼能耗总量的三分之一以上。在满足室内环境舒适性需求的条件下,进行中央空调系统节能优化是实现航站楼高效低耗运行的重要途径。因此,论文针对西北地区某机场航站楼中央空调系统在夏季工况下的能耗预测与节能优化问题进行研究:首先,确定航站楼中央空调系统能耗的关键影响因素。通过定性与定量分析相
目的：建立专属性的龟鳖甲类中药的鉴别真伪方法。方法：借鉴胶类药材特征肽鉴别方法，使用超高效液相色谱-四级杆飞行时间质谱（UPLC-QTOF-MS）结合化学统计方法分析酶解样品溶液。结果：筛选出乌龟、巴西龟、花龟、黄喉拟水龟、黄缘闭壳龟、缅甸陆龟、小鳄龟、印度棱背龟、鳖、佛罗里达鳖10种龟鳖类正伪品甲壳的特征肽，获得主要二级碎片离子，并初步测定序列，获得的特征离子对10种龟鳖甲类正伪品的专属性鉴别效
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