8.1在中药（材)识别中的应用 为了验证该方法的有效性，用每个品种的5个测试样本进 行测试，可见不同类别的中药材能清晰分辨出来，正确率 为100%，说明采用仿生嗅觉装置获取气味信息来识别不 同品种的中药材是完全可行的。 广东菊花 红花 菊 样才 样本 薄 四川红花 广东薄荷 PCA1-83.95%
8.1 在中药（材）识别中的应用 • 为了验证该方法的有效性，用每个品种的5个测试样本进 行测试，可见不同类别的中药材能清晰分辨出来，正确率 为100%，说明采用仿生嗅觉装置获取气味信息来识别不 同品种的中药材是完全可行的
8.1在中药（材）识别中的应用 8.1.1中药材种类识别 2基于PEN3中药材种类识别 。 运用便携式仿生嗅觉系统PEN3提取中药材挥发的气味信 息来建立气味指纹图谱，达到鉴别不同中药材的目的。采 用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA) 法和线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA) 法识别八角、白豆蔻、川芎、丁香、荆芥、肉桂、砂仁等 7种中药材。 设置和记录实验参数：实验室温度27.5℃，相对湿度82%， 样品瓶容量250mL,顶空生成时间30min,连续采样12 次。 样品进气流量均设置为400mL,采样时间为60s,传感器 漂洗时间为180s
8.1 在中药（材）识别中的应用 2 基于PEN3中药材种类识别 • 运用便携式仿生嗅觉系统PEN3提取中药材挥发的气味信 息来建立气味指纹图谱，达到鉴别不同中药材的目的。采 用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA） 法和线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA） 法识别八角、白豆蔻、川芎、丁香、荆芥、肉桂、砂仁等 7种中药材。 • 设置和记录实验参数：实验室温度27.5℃，相对湿度82%， 样品瓶容量250 mL，顶空生成时间30 min，连续采样12 次。 • 样品进气流量均设置为400mL，采样时间为60s，传感器 漂洗时间为180s。 8.1.1 中药材种类识别
8.1在中药（材)识别中的应用 。 对七种不同品种的中药材样品的原始特征参数进行主成分分析(PCA 分析)。前2个主成分的累积方差贡献率已经超过85%，达到 Variance:99.338%,其中第一个main axis,方差贡献率：95.886%，第 二个main axis)方差贡献率：3.4518%。根据由前2个主成分的得分值可 画出七种不同品种中药材的二维分布图，其中每一个点代表一个样本。 砂化 川 通过PCA分析就能够将所有样 品分开，不过图中每类样品主 八角 要呈带状分布、集中度不是很 荆芥 高。 白豆 肉桂 66
8.1 在中药（材）识别中的应用 • 对七种不同品种的中药材样品的原始特征参数进行主成分分析（PCA 分析）。前2个主成分的累积方差贡献率已经超过85%，达到 Variance:99.338%，其中第一个main axis方差贡献率:95.886%，第 二个main axis方差贡献率:3.4518%。根据由前2个主成分的得分值可 画出七种不同品种中药材的二维分布图，其中每一个点代表一个样本。 通过PCA分析就能够将所有样 品分开，不过图中每类样品主 要呈带状分布、集中度不是很 高
8.1在中药（材）识别中的应用 对七种不同品种的中药材样品的原始特征参数进行线性判别分析（LDA 分析)，前2个主成分的累积方差贡献率也超过85%，达到Variance: 93.488%。根据由前2个主成分的得分值可画出七种不同品种中药材的 二维分布图，其中每一个点代表一个样本。 5 肉桂 八角 荆芥 白豆蔻 通过LDA分析也同样能够将所 川芎 有样品分开，并且图中每类样品 主要呈点状分布、集中度比 PCA方法高很多。 砂
8.1 在中药（材）识别中的应用 • 对七种不同品种的中药材样品的原始特征参数进行线性判别分析（LDA 分析），前2个主成分的累积方差贡献率也超过85%，达到Variance： 93.488%。根据由前2个主成分的得分值可画出七种不同品种中药材的 二维分布图，其中每一个点代表一个样本。 通过LDA分析也同样能够将所 有样品分开，并且图中每类样品 主要呈点状分布、集中度比 PCA方法高很多
8.1在中药（材)识别中的应用 8.1.1中药材种类识别 3基于PEN3中药材新鲜度检测 。 广州某中药店里买回的薄荷药材和广藿香药材以及课题小 组成员自己到广东药学院药圃里采摘的新鲜薄荷和广藿香 。 通过多次的实践经验表明，实验中每种样品都连续采样12 次的效果比较好。由于每个传感器达到稳定均需要一定的 时间，前5次采样所得到的数据有可能还没有足够达到稳 定状态，故选用第6次至第10次采样得到的5个文件中40s 50s的55个数据向量（由10个传感器的数据构成的10维向 量)来进行模式的建立
8.1 在中药（材）识别中的应用 3 基于PEN3中药材新鲜度检测 • 广州某中药店里买回的薄荷药材和广藿香药材以及课题小 组成员自己到广东药学院药圃里采摘的新鲜薄荷和广藿香 • 通过多次的实践经验表明，实验中每种样品都连续采样12 次的效果比较好。由于每个传感器达到稳定均需要一定的 时间，前5次采样所得到的数据有可能还没有足够达到稳 定状态，故选用第6次至第10次采样得到的5个文件中40s- 50s的55个数据向量（由10个传感器的数据构成的10维向 量）来进行模式的建立。 8.1.1 中药材种类识别