Использовали газовую хроматографию с ионно-миграционным спектрометром (GC-IMS) для анализа летучих компонентов в препаратах Ксиангфу из разных регионов. С помощью метода частичных наименьших квадратов для дискриминантного анализа (PLS-DA) отобрали характеристики с существенными различиями; на основе этих особенностей построили модели различения происхождения Ксиангфу с использованием 9 алгоритмов машинного обучения, включая линейный ядерный метод опорных векторов (SVM-L). В образцах из 5 провинций было идентифицировано 59 летучих компонентов, включая спирты, эфиры, альдегиды, кетоны и ненасыщенные углеводороды; с помощью PLS-DA выбрали 10 характерных компонентов, таких как 1,4-диметилбензол, 3-метил-1-пентанол, этилацетоацетат; все 9 моделей машинного обучения показали хорошую точность предсказания происхождения Ксиангфу (точность=1). Это исследование предлагает простой и быстрый метод для быстрой идентификации Ксиангфу из разных источников, а также предоставляет основу для оценки качества препаратов Ксиангфу.

газовая хроматография-ионно-миграционный спектр;Ксиангфу;летучие компоненты;происхождение;машинное обучение