您当前的位置：
首页 >
文章列表页 >
基于气相色谱-离子迁移谱及机器学习的不同产地香附饮片的快速鉴别
研究报告 | 更新时间：2026-07-15
上一篇|下一篇

    • 基于气相色谱-离子迁移谱及机器学习的不同产地香附饮片的快速鉴别

      增强出版

    • Rapid Identification of Cyperi Rhizoma Decoction Pieces from Different Geographical Origins Based on GC-IMS Combined with Machine Learning

    • 卢腾飞 ，刘青 ，董红敬 ，李佳 ，李明坤 ，王晓 ，张艳艳
    • 分析测试学报 2026年45卷第5期 页码：951-959

    • DOI： 10.12452/j.fxcsxb.25120902     

      中图分类号：

    • 修回：2026-01-14 ，

      录用：2026-03-06 ，

    移动端阅览

  •  
  •  

  • AI导读

  • HTML全文

  • 图( 7 ) 表( 4 )

  • 参考文献

  • 出版信息

  • 数据统计

260

浏览量

318

下载量

0

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。
提交
工具集
  • BibTeX下载
  • Endnote下载
  • RefMan 下载
  • NoteExpress下载
  • NoteFirst下载

相关文章

化妆品包装相关聚丙烯样品挥发性成分的HS-GC-MS非靶向分析及化学计量学判别
机器学习算法在全氟和多氟烷基物质质谱分析中的应用进展
组成驱动的无机材料XPS O1s结合能与化学位移智能预测
全自动固相萃取-超高效液相色谱-串联质谱法同时测定生活饮用水与地表水中11种新烟碱类农药
加速溶剂萃取/气相色谱-三重四极杆质谱法测定大气中苯并三唑类紫外吸收剂

相关作者

董红敬
张艳艳
肖若兰
刘彤彤
梁瑞强
曹进
孙磊
金绍明

相关机构

中国药科大学 中药学院
中国药品检定研究院
郑州大学 生态与环境学院
郑州大学 化学学院
郑州大学 公共卫生学院