[發明專利]一種電子鼻結合LightGBM的姜黃屬中藥快速鑒定方法

在審

• 申請號: 202110726169.5
• 申請日: 2021-06-29
• 公開（公告）號: CN113433270A
• 公開（公告）日: 2021-09-24
• 發明（設計）人: 閆永紅;拱健婷;鄒慧琴;李佳慧;洪偉峰;翟恩愛
• 申請（專利權）人: 北京中醫藥大學
• 主分類號: G01N33/00
• 分類號: G01N33/00;G06K9/62
• 代理公司: 上海首言專利代理事務所(普通合伙) 31360
• 代理人: 劉宏博

本發明公開了一種基于電子鼻結合LightGBM的姜黃屬中藥快速鑒定方法，該鑒定方法利用電子鼻采集姜黃屬中藥郁金、姜黃、片姜黃和莪術的氣味指紋圖譜；提取氣味指紋圖譜中每根傳感器的最大響應值作為特征指標；構建基于電子鼻最大響應值的LightGBM分類模型，以網格搜索方法對其決策樹數量、學習率、最大深度、一階正則項系數、二階正則項系數和損失函數進行優化，并通過十折交叉驗證來評估模型的性能；最后利用分類模型對待測樣品進行檢測。本發明能夠實現對姜黃屬中藥郁金、姜黃、莪術和片姜黃的快速、準確鑒別，可有效解決姜黃屬中藥鑒別難的問題，保證臨床用藥的準確性，在中藥的快速鑒定上有較好的應用前景和推廣價值。

技術領域

本發明屬于中藥檢測技術領域，具體的說是涉及一種基于電子鼻結合LightGBM的姜黃屬中藥快速鑒定方法。

背景技術

姜黃屬中藥有郁金、姜黃、片姜黃和莪術，藥用歷史悠久，為常用的活血化瘀中藥。然而郁金、姜黃、片姜黃和莪術均來自姜科姜黃屬植物的地下部分，在形態、性狀、成分及功能作用方面有相似之處，又因產地、用藥習慣、用藥部位的差異，其所形成的商品名、處方名、別名很多，存在同名異物、同物異名現象，實際應用中易混淆。現如今姜黃屬中藥的鑒別方法主要集中于經驗法、色譜法、DNA條形碼技術等，這些方法普遍存在一定的局限性，例如經驗法主觀性強，色譜法操作繁瑣、對環境要求相對苛刻，分子鑒別技術對不同部位入藥的藥材難以區分。

電子鼻是一種智能感官儀器，通過模擬人類和動物的嗅覺系統獲取氣味指紋圖譜，分析、識別及檢測復雜氣味和揮發性成分，具有簡便、快速、靈敏等優勢，現已在食品、環境、農業、醫藥領域得到了廣泛應用。電子鼻數字化、客觀化表征中藥氣味，在中藥材氣味識別中具有優勢。

LightGBM算法是2016年微軟亞洲研究院發布的一個開源快速、高效的算法。該算法主要基于GBDT、GBRT、GBM和MART決策樹算法的框架，并且被廣泛用于分類、回歸和排序等多種機器學習的任務，在工業界有較廣泛的應用。但其在中藥鑒定中的應用相對較少。

基于以上，本發明的主要目標是構建一種基于電子鼻結合LightGBM的姜黃屬中藥快速鑒定方法，以便于有效地解決現有技術中姜黃屬中藥鑒別難的問題。

發明內容

本發明為了克服現有技術存在的不足，提供一種基于電子鼻結合LightGBM的姜黃屬中藥快速鑒定方法。

本發明是通過以下技術方案實現的：本發明公開了一種基于電子鼻結合LightGBM的姜黃屬中藥快速鑒定方法，該鑒定方法利用電子鼻采集姜黃屬中藥郁金、姜黃、片姜黃和莪術的氣味指紋圖譜；提取氣味指紋圖譜中每根傳感器的最大響應值作為特征指標；構建基于電子鼻最大響應值的LightGBM分類模型，以網格搜索方法對其決策樹數量、學習率、最大深度、一階正則項系數、二階正則項系數和損失函數進行優化，并通過十折交叉驗證來評估模型的性能；最后利用分類模型對待測樣品進行檢測。

本發明基于電子鼻結合LightGBM的姜黃屬中藥快速鑒定方法具體包括以下步驟：

S1：對若干不同姜黃屬中藥樣品進行電子鼻氣味指紋圖譜的采集，所述若干不同姜黃屬中藥樣品包括莪術、姜黃、郁金和片姜黃；

S2：對電子鼻采集到的氣味指紋圖譜數據進行處理，提取出12根傳感器的最大響應值作為分析指標；

S3：將樣品劃分為訓練集和測試集，采用訓練集作為輸入變量構建LightGBM分類模型，采用網格搜索法對LightGBM分類模型的參數進行優化，得到優化后的LightGBM分類模型；利用測試集實現對優化后的LightGBM分類模型的訓練，得到訓練好的LightGBM分類模型；

S4：對待測未知姜黃屬中藥樣品，先進行S1和S2步驟的操作，然后將得到的數據輸入S3步驟中訓練好的LightGBM分類模型進行鑒別。