味觉仿生系统在中药检测领域的应用

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1、图书分类号:U.D.C.:工学硕士学位论文味觉仿生系统在中药检测领域的应用硕士研究生:高红慧导师:门洪教授申请学位级别:工学硕士学科、专业:控制科学与工程所在单位:自动化工程学院答辩日期:2015年3月授予学位单位:东北电力大学ClassifiedIndex:U.D.C.:DissertationfortheMaster’sDegreeinEngineeringTheDetectionofChineseHerbalMedicinewithBionicGustatorySystemCandidate:

2、GaoHonghuiSupervisor:Prof.MenHongAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:ControlScienceandEngineeringAffiliation:SchoolofAutomationEngineeringDateofDefence:March,2015Degree-Conferring-Institution:NortheastDianliUniversity摘要我国地大物博,中药资源极为丰

3、富,由于中药材种类繁多,使得假冒伪劣产品频繁出现在市场上,这不仅影响了人们的身体健康,同时也侵犯了消费者的权益,所以寻找一种快速检测中药质量的方法是非常必要的。本文构建了伏安型味觉仿生系统,该系统主要由传感器阵列、信号采集系统和信号处理系统组成。传感器阵列采用三电极体系,即工作电极、辅助电极和参比电极;信号采集系统由CHI660C电化学工作站组成;信号处理系统由软件MATLAB7.9和模式识别方法组成。应用该味觉仿生系统,选用东北道地药材防风、平贝母、五味子、细辛作为研究对象,选取差分脉冲伏安法和方

4、波伏安法,使用玻碳电极和金电极对不同品种、不同剂量以及不同产地的中药材进行检测,采用主成分分析法和聚类分析法对检测的数据进行聚类分析,寻找最优检测方法。结果显示:基于差分脉冲伏安型味觉仿生系统,使用双电极检测不同品种中药材的聚类结果最优;基于方波伏安型味觉仿生系统,使用双电极检测不同剂量的同种中药材的聚类结果最优;基于差分脉冲伏安型味觉仿生系统,使用双电极检测不同产地的同种中药材的聚类结果最优。最后,应用基于粒子群算法的K均值聚类分别对上述三种最优检测方法的数据进行分析,其聚类结果显示平均正确率均在

5、90%以上。同时,本文应用智能味觉仿生系统对不同品种的中药材进行味觉信息量化研究,提取酸、苦、涩、鲜、咸以及苦味回味、涩味回味和鲜味回味8个味觉指标作为特征值,应用主成分分析法对样品进行聚类,并对待检测样品分别进行单一味道的评价。结果表明:防风和平贝母的总体味觉信息基本相似,而与其他的两种样品差别较大;四种中药材都具有人类能感知的苦味和涩味。总之,味觉仿生系统可以对中药材进行检测,也可以客观描述中药材的味觉量化值,拟在中药产品的研发、中药质量的控制和中药等级的划分等方面得到更好的应用。关键词:味觉仿

6、生系统;中药材;模式识别;量化-I-AbstractChinahasavastterritorywithrichchineseherbalmedicineresources.However,duetothevariouskindsofchineseherbalmedicine,manyforgedgoodsfrequentlyappearonthemarket.Thepeopleofhealthandinfringedcustomers'legalrightswereaffectedbyforged

7、goods.Therefore,itisverynecessarytosearchamethodofchineseherbalmedicinequalityinspection.Inthispaper,thevoltammetricbionicgustatorysystemiscomposedofsensorarray,thesignaldetectionsystemandthesignalprocessingsystem.Three-electrodesystemwhichistheworking

8、electrode,auxiliaryelectrodeandreferenceelectrodeisusedassensorarray;CHI660Celectrochemicalworkstationisusedasthesignaldetectionsystem;MATLAB7.9andpatternrecognitionmethodsareusedasthesignalprocessingsystem.Divaricatesaposhnikoviaroot,f

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