Для решения проблемы зависимости производства препаратов традиционной китайской медицины от одного показателя или опытной оценки конечной точки концентрации, в данном исследовании на примере экстракта "Сюэфуцзюйу" была предложена инновационная интеллектуальная система контроля качества с использованием мульти-модальной стратегии "физический отпечаток + машинное зрение + большие языковые модели". Отобрано 7 ключевых физических показателей, таких как плотность и pH, которые были стандартизированы для построения физического отпечатка; затем с помощью расстояния Махаланобиса исключались аномальные образцы, вычислялся интегральный балл методом "CRITIC-энтропия-вес-TOPSIS" с порогом 0,6 для классификации 100 образцов на 62 годных и 38 негодных. Одновременно были собраны и извлечены признаки изображений экстракта для построения 6 моделей машинного обучения. Сравнение показало, что модель XGBoost обладает наилучшей производительностью с точностью, прецизионностью, полнотой, F1-мерой и AUC, равными 0,9333, 1,0000, 0,8333, 0,9091 и 0,9630 соответственно. Далее была разработана интегрированная интеллектуальная платформа оценки с большими языковыми моделями, способная завершить анализ и сформировать практические рекомендации примерно за 10 секунд. Эта система предоставляет интегрированное решение контроля качества "объективная классификация - быстрое прогнозирование - интеллектуальные рекомендации" для экстракта Сюэфуцзюйу и служит воспроизводимой технической парадигмой для многомерной оценки качества промежуточных продуктов экстрактов традиционной китайской медицины, способствуя переходу китайского производства к "управлению данными".

экстракт Сюэфуцзюйу;физический отпечаток;машинное зрение;большие языковые модели;контроль качества