任延娜，馮文豪，李 涵，范雪花，李海洋，姚 靜，王艷麗，劉瑞新*，李學(xué)林*

·藥劑與工藝·

基于人工智能感官與多源信息融合技術(shù)的五味藥性二分類辨識方法探討

任延娜1，馮文豪2，李 涵1，范雪花1，李海洋1，姚 靜3, 4, 5, 6，王艷麗3, 4, 5，劉瑞新3, 4, 5, 6*，李學(xué)林3, 4, 5, 6*

1. 河南中醫(yī)藥大學(xué)，河南 鄭州 450046 2. 河南省科學(xué)院同位素研究所有限責(zé)任公司，河南 鄭州 450000 3. 河南中醫(yī)藥大學(xué)第一附屬醫(yī)院，河南 鄭州 450000 4. 河南省中藥臨床應(yīng)用、評價與轉(zhuǎn)化工程研究中心，河南 鄭州 450000 5. 河南中醫(yī)藥大學(xué) 呼吸疾病中醫(yī)藥防治省部共建協(xié)同創(chuàng)新中心，河南 鄭州 450046 6. 河南省中藥臨床藥學(xué)中醫(yī)藥重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河南 鄭州 450000

探究人工智能感官與多源信息融合技術(shù)用于中藥五味藥性二分類辨識方法的可行性，為中藥藥性評價提供新的方法借鑒。選取122種僅含單一味不含兼味的5類代表性中藥飲片（源自《中國藥典》2020年版）及14種常用的食品類樣本，使用PEN3型電子鼻及ASTREE、SA402B型電子舌采集136種樣本的智能感官信息，以得到的信息矩陣作為自變量（），藥典項(xiàng)下的性味描述等作為標(biāo)桿信息（），利用主成分分析-判別分析（principal component analysis-discriminant analysis，PCA-DA）、最小二乘-支持向量機(jī)（least squares-support vector machine，LS-SVM）2種化學(xué)計量學(xué)方法，分別基于單一型號智能感官設(shè)備（單源）和多智能感官信息融合（多源）建立五味二分類（酸/非酸、咸/非咸、辛/非辛、甘/非甘、苦/非苦）辨識模型＝()，以交互驗(yàn)證的正判率作為模型優(yōu)選指標(biāo)。經(jīng)留一法交互驗(yàn)證，基于單源信息的五味二分類模型中最大正判率分別是98.53%（ASTREE/PCA-DA、LS-SVM）、97.06%（ASTREE/PCA-DA）、84.56%（ASTREE/LS-SVM）、89.71%（ASTREE/LS-SVM）、84.56%（ASTREE/LS-SVM），基于多源信息的五味二分類辨識模型的最大正判率分別是99.26%［(ASTREE＋SA402B)/PCA-DA］、99.26%［(ASTREE＋SA402B、PEN3＋ASTREE＋SA402B)/PCA-DA］、88.97%［(PEN3＋ASTREE＋SA402B)/LS-SVM］、91.91%［(PEN3＋ASTREE＋SA402B)/PCA-DA］、86.76%［(ASTREE＋SA402B)/PCA-DA］，多源信息融合后模型的正判率有所提高，平均提高2.35%（＜0.01）。ASTREE型電子舌對于中藥五味二分類辨識方面表現(xiàn)良好；多源信息融合后模型的正判率較單獨(dú)使用任一電子鼻或電子舌均有所提高，為中藥五味藥性評價提供一定參考。

五味；藥性；二分類；智能感官；多源信息融合

中藥藥性理論包括四氣、五味、升降浮沉、歸經(jīng)、毒性等，其中五味理論是中藥藥性理論的核心內(nèi)容之一[1]?！渡褶r(nóng)本草經(jīng)》指出：“藥有酸、咸、甘、苦、辛五味”，首次把藥味的概念引入本草著作，產(chǎn)生了藥物五味，并將其作為藥物五味理論的基本思想[2]?！拔逦丁弊畛醯亩x是源于人們對中藥滋味、氣味的實(shí)際感受，故有“非口不能味也”。中藥五味藥性理論雖然來源于口嘗味并和口嘗味有著密不可分的關(guān)系，且其大部分與口嘗味相一致（吻合率為74%[3]），但二者不能完全等同，其含義更多的是中藥的功能味、物質(zhì)基礎(chǔ)以及發(fā)揮的中藥藥理作用等。隨著廣大學(xué)者將目光聚焦在傳統(tǒng)中醫(yī)藥文化上，越來越多的科學(xué)技術(shù)被運(yùn)用在對傳統(tǒng)中藥飲片五味藥性的辨識中。

在生物層面，眾多學(xué)者采用味覺受體的方式選擇五味的受體，探索不同的研究方法，包括對辛[4]、苦[5-6]、酸[7]、甘[8]、咸[9]傳統(tǒng)中藥五味藥性理論的辨識及對其化學(xué)生物性實(shí)質(zhì)的系統(tǒng)分析，基于五味藥性的定義和功效內(nèi)涵，從滋味氣味、生物效應(yīng)、體內(nèi)過程及動力學(xué)規(guī)律等不同方面，提出中藥五味藥性的表征方法；在分子層面，韓彥琪等[10]基于五味藥性的基本定義以及藥物分子-味覺、嗅覺受體的相互作用關(guān)系，提出了基于分子對接技術(shù)的中藥五味藥性表征的技術(shù)方法和研究路徑，嘗試從分子學(xué)角度區(qū)分五味等。以上2方面僅提出了五味藥性表征的方法，如何客觀地對五味藥性進(jìn)行辨識并量化，人工智能感官（artificial intelligence sense，AIS）技術(shù)為其提供了可能。AIS技術(shù)是模擬人體感官（眼、舌、鼻、耳和皮膚等）的一類仿生學(xué)技術(shù)，是判定滋味、氣味等的客觀方法，最早應(yīng)用于食品領(lǐng)域[11]，主要用于質(zhì)量評價[12-13]、風(fēng)味等級劃分[14]等。隨后在醫(yī)學(xué)保健、藥品等多個領(lǐng)域均有所涉及[15]，其在中藥飲片研究中的應(yīng)用也越來越受到重視[16]。在中藥五味藥性評價的過程中，AIS技術(shù)能夠提取中藥的藥性特征并依據(jù)此進(jìn)行模式識別[7]，這為中藥五味藥性評價帶來新的曙光[17]。中藥五味是基于藥物的成分，電子舌、電子鼻的響應(yīng)也是基于藥物的成分與物質(zhì)基礎(chǔ)，因此，二者具有一定的聯(lián)系。

國外學(xué)者Kataoka等[18]嘗試將電子舌用于有苦味或澀味的藥用植物和中藥復(fù)方的味覺評價和質(zhì)量控制；國內(nèi)也有學(xué)者對22種常用中藥的水煎液進(jìn)行電子舌檢測，得到酸、苦、甜、咸的規(guī)律聚類分布圖和特征雷達(dá)圖譜，以及酸、苦、甜味判別分析模型，通過電子舌技術(shù)實(shí)現(xiàn)了中藥不同“滋味”的分類[19]；本課題組前期也已采用經(jīng)典人群口嘗法（traditional human taste panel method，THTPM）與電子舌法相結(jié)合的方式，以47種天然藥物及食品類成分為標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)，開展了中藥4類味覺（酸、甜、苦、咸）的定量與定性研究，達(dá)到了80%以上的準(zhǔn)確率[20]。以上是對苦味、澀味或是對酸、苦、甜、咸四類“滋味”的研究，并沒有對中藥的功能味進(jìn)行系統(tǒng)的研究，也沒有對中藥功能味做出準(zhǔn)確的客觀描述，且以上均采用單一的智能感官技術(shù)，雖然使用單一智能感官能夠通過該儀器的多個傳感器獲得樣本的綜合信息，一定程度上具有整體性，但表達(dá)的依然是某一感官的單方面信息。那么，將不同的智能感官聯(lián)合使用，融合多源信息，能否得到更好的五味功能味的分類效果，從而提高中藥五味藥性評價的準(zhǔn)確度，值得深入研究。因此，本研究擬基于智能感官與多源信息融合技術(shù)，在前期研究的基礎(chǔ)上，擴(kuò)大樣本數(shù)量，基于《中國藥典》2020年版篩選122種單一味道不含兼味的中藥飲片及14種常用食品類成分作為載體，采集136種樣本的感官數(shù)據(jù)，利用主成分分析-判別分析（principal component analysis-discriminant analysis，PCA-DA）、最小二乘-支持向量機(jī)（least squares-support vector machine，LS-SVM）2種化學(xué)計量學(xué)方法分別建立感官數(shù)據(jù)單源、多源的五味二分類（酸/非酸、咸/非咸、辛/非辛、甘/非甘、苦/非苦）辨識模型，以模型交互驗(yàn)證正判率為指標(biāo)，探索AIS與多源信息融合技術(shù)用于中藥五味判別分析的可行性，以期能夠?qū)崿F(xiàn)新的藥性定量評價方法的探索。

1 儀器與材料

1.1 儀器

BSA224S-CW型萬分之一電子天平，賽多利斯科學(xué)儀器有限公司；LCD-A200型電子天平，福州華志科學(xué)儀器有限公司；FW-100型高速萬能粉碎機(jī)，60～180目，北京科偉永興儀器有限公司；藥典篩，四號篩，0.25 μm孔徑，浙江上虞市道墟五四儀器廠；30MF5 3L型多功能養(yǎng)生壺，深圳市正云科技有限公司；HK250型科導(dǎo)臺式超聲清洗器，上海科導(dǎo)超聲儀器有限公司；HHS型電熱恒溫水浴鍋，常州普天儀器制造有限公司；TD5M型高速離心機(jī)，上海盧湘儀離心機(jī)儀器有限公司；PEN3型電子鼻（傳感器信息見表1），德國Airsense公司；ASTREE型電子舌（傳感器信息見表2），法國Alpha M. O. S.公司；SA402B型電子舌（傳感器信息見表3），日本Insent公司。

1.2 材料

所選122種中藥飲片均收載于《中國藥典》2020年版（酸味12種，辛味31種，咸味7種，甘味36種，苦味36種），因所記載酸味無兼味與咸味無兼味中藥較少，同時考慮甘味飲片水煎液味淡，對于后續(xù)模型分類貢獻(xiàn)較小，增補(bǔ)乳酸、無水檸檬酸、蘋果酸、黑醋、白醋為酸味樣本；增補(bǔ)食鹽、NaCl為咸味樣本；增補(bǔ)紅糖、蔗糖、果糖、飴糖、麥芽糖、葡萄糖、核糖為甘味樣本；共計136種樣本，見表4。

表1 PEN3型電子鼻傳感器敏感物質(zhì)

表2 ASTREE型電子舌傳感器與味覺信息

表3 SA402B型電子舌8根傳感器與11種味覺值的匹配信息

“×”表示無味覺信息值

“×” indicates no taste information value

表4 136種樣本來源信息

續(xù)表4

編號類別名稱產(chǎn)地批號編號類別名稱產(chǎn)地批號編號類別名稱產(chǎn)地批號 88甘味山藥河南2007031105苦味黃連重慶2007231122苦味丹參山西2007223 89 月季花??106 黃柏四川2007153123 馬鞭草?? 90 黃芪甘肅191103107 龍膽遼寧2001022124 浙貝母浙江2008101 91 石斛四川200401108 苦參吉林2001080110125 蓮子心湖南191102 92 酒黃精湖北191001109 赤芍內(nèi)蒙古200901126 綿萆薢江西2006223 93 蜂蜜吉林1909307110 連翹陜西191105127 虎杖安徽2002181 94 紅糖山東6926636302689111 大青葉甘肅1912032128 射干河北191119 95 蔗糖山東692663630267112 板藍(lán)根安徽191102129 白蘞湖南1901080062 96 果糖河南?113 山豆根廣西19110209130 漏蘆內(nèi)蒙古1904092 97 飴糖河南190421114 大黃甘肅2007093131 大血藤湖北1908101 98 麥芽糖河南20170519115 防己江西1912311132 千里光?? 99 葡萄糖山西20170321116 路路通湖北2001292133 川木通四川2001101 100 D-核糖河南?117 荷葉湖南2006122134 北劉寄奴湖北1912012 101苦味梔子江西200901118 萹蓄安徽1908240102135 北豆根?? 102 王不留行河南200601119 瞿麥河北1909160362136 預(yù)知子?? 103 黃芩山西2009101120 槐花山東1812292 104 胡黃連西藏1904091121 茜草山西1912172

“?”表示從市場零售購買，無批號記載

“?” indicates purchase from retail in the market, without batch number record

2 方法

聘請河南中醫(yī)藥大學(xué)第一附屬醫(yī)院在中藥鑒定方向工作多年有豐富經(jīng)驗(yàn)的施鈞瀚副主任藥師對所購買的中藥飲片進(jìn)行初步篩選，根據(jù)結(jié)果將存在爭議的飲片篩選出，按照《中國藥典》2020年版項(xiàng)下性狀鑒別、顯微鑒別、薄層鑒別等方法對其進(jìn)行檢驗(yàn)與驗(yàn)證，若不符合要求，仍需購買新的樣本作為補(bǔ)充，最終確定所有樣本均為正品且符合《中國藥典》2020年版規(guī)定。

2.1 智能感官信息（X）值的獲取

2.1.1 基于PEN3型電子鼻獲取值

（1）樣本制備：稱取所購買的樣本適量，置于萬能粉碎機(jī)打碎，過4號篩得到粉末15 g，備用。

（2）信息采集：取樣本粉末2 g，置于25 mL的燒杯中，雙層保鮮膜封口，于室溫24 ℃左右、相對濕度82%左右的條件下放置30 min后測試。采用直接頂空吸氣法直接將進(jìn)樣針頭插入含樣本的密封樣本杯中，電子鼻進(jìn)行測定。

測定條件：采樣時間為每組1 s；傳感器自清洗時間為80 s；傳感器歸零時間為5 s；樣本準(zhǔn)備時間為5 s；進(jìn)樣流量為400 mL/min；分析采樣時間為60 s。每個樣品采集3次，取平均值，得到10根傳感器嗅覺信息矩陣（136×10）。

2.1.2 基于ASTREE型電子舌獲取值

（1）飲片水煎液的制備[21-22]：參考《中國藥典》2020年版推薦用量的均值制備122種中藥飲片水煎液。取藥典用藥量范圍平均值（如山茱萸用量為6～12 g，則取9 g）的10倍量90 g制備樣本，將其置于煎藥壺中，一煎加水以液面淹沒過藥材約2～5 cm，浸泡30 min，武火煮沸后用文火煎30 min；二煎加水以液面沒過藥材約1～2 cm，武火煮沸后再用文火煎煮20 min，合并濾液，混勻，冷至室溫，4000 r/min離心15 min，取上清液，定容至1000 mL，取100 mL灌裝，壓蓋，高溫蒸汽滅菌，備用（煎藥所用水均為純水）。

（2）添加劑樣本的配制：所增補(bǔ)食品或食品添加劑類樣本的配制：將麥芽糖、飴糖、葡萄糖、紅糖、蔗糖、果糖、-核糖、乳酸、-蘋果酸、無水檸檬酸、食鹽、NaCl配制為質(zhì)量濃度為4%的溶液；將黑醋、白醋配制為體積濃度為5%的溶液。

（3）信息采集：參考文獻(xiàn)報道方法[23-24]，每次采樣時間120 s，后接清洗時間10 s×2次，每個樣本重復(fù)測量5次，取后3次測試結(jié)果的平均值，實(shí)驗(yàn)結(jié)束最后的清洗時間為120 s×3次。輸出數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)傳感器UMS（鮮味）對于所有樣本檢測值均為 ?9 997.21，該變量對于模型構(gòu)建或分類無貢獻(xiàn)，故刪去該傳感器，留下6根傳感器（如表2所示），得到6根傳感器味覺信息矩陣（136×6）。

2.1.3 基于SA402B型電子舌獲取值

（1）樣本制備：同“2.1.2”項(xiàng)下樣本制備方法。

（2）信息采集：參考文獻(xiàn)報道方法[25]，得到8根傳感器輸出的11種味覺值的信息矩陣（136×11）。

2.2 標(biāo)桿信息的獲取

122種中藥飲片以藥典【性味與歸經(jīng)】項(xiàng)下味的描述作為標(biāo)桿信息（），14種食品類樣本以參考文獻(xiàn)及古籍等分類為標(biāo)準(zhǔn)，若無參考信息，暫將其“滋味”定義為“藥味”。其中，甜味添加劑紅糖味甘；麥芽糖性味甘溫[26]；飴糖、葡萄糖功效與果糖類似[27]，具有補(bǔ)體虛寒冷、健壯脾胃、潤肺止咳、補(bǔ)中益氣，治虛勞腹疼、吐血健脾的作用，認(rèn)為其為甘味；酸味樣本補(bǔ)充為黑醋、白醋，記載于《本草別錄》，味酸。樣本共分為酸和非酸樣本2類，標(biāo)桿信息“1”代表酸，“2”代表非酸（咸、辛、甘、苦分類同）。

2.3 辨識模型的構(gòu)建

2.3.1 基于單源智能感官信息的辨識模型構(gòu)建 分別以PEN3型電子鼻、ASTREE型電子舌、SA402B型電子舌3種感官信息矩陣為自變量（136×，表示傳感器/變量個數(shù)），以中國藥典【性味與歸經(jīng)】項(xiàng)下味的描述等為標(biāo)桿信息，利用PCA-DA、LS-SVM 2種化學(xué)計量學(xué)方法建立感官數(shù)據(jù)的五味二分類（酸/非酸、咸/非咸、辛/非辛、甘/非甘、苦/非苦）單源辨識模型＝()，模型驗(yàn)證方法為留一法交互驗(yàn)證。具體建模方法參考文獻(xiàn)報道[20]。

2.3.2 基于多源信息融合的辨識模型構(gòu)建 辨識模型構(gòu)建方法同“2.3.1”項(xiàng)，其中自變量（136×，表示傳感器/變量個數(shù)）分別是以PEN3型電子鼻、ASTREE型電子舌和SA402B型電子舌的感官信息兩兩組合（二源數(shù)據(jù)融合）與PEN3型電子鼻、ASTREE型電子舌和SA402B型電子舌的感官信息共同組合（三源數(shù)據(jù)融合）組成的信息矩陣。

2.4 模型原始變量（傳感器）對分類貢獻(xiàn)度的追蹤

以PEN3型電子鼻的10根傳感器、ASTREE型電子舌6根傳感器與SA402B型電子舌11個味覺變量信息為原始變量，結(jié)合模型原始變量載荷圖，通過各傳感器所攜帶的變異信息值（Wilk’s Lambda值），追蹤各傳感器對模型分類的貢獻(xiàn)度大小。

2.5 模型的建立與評價

由于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析和提取方法不適合于多種感官信息交叉的矩陣，本研究在確定自變量與因變量的基礎(chǔ)上，建立數(shù)學(xué)模型實(shí)現(xiàn)對感官信息的預(yù)測和辨識，且由于中藥的特殊屬性以及采集的數(shù)據(jù)量較大，在此基礎(chǔ)上還要節(jié)約時間成本，因此，選擇PCA-DA、LS-SVM 2種化學(xué)計量學(xué)方法建立感官數(shù)據(jù)的五味二分類辨識模型，以交互驗(yàn)證的正判率作為模型優(yōu)選指標(biāo)，并綜合1值對模型判別結(jié)果進(jìn)行評價與探析。PCA-DA算法，即將PCA與DA結(jié)合，是一種基于PCA的分析方法，通過最大化類間方差的比率和最小化類內(nèi)方差的比率來進(jìn)一步壓縮高維數(shù)據(jù)，從而探索能夠解釋數(shù)據(jù)集主要趨勢的變量的組合[28-29]。LS-SVM是SVM在二次損失函數(shù)形式下的一種擴(kuò)展，通過求解一組線性方程代替支持向量機(jī)中復(fù)雜的二次優(yōu)化問題的非線性建模方法，其保留了SVM處理小樣本、高維、非線性問題的能力[30]。其中1值為精確率（precision）和召回率（recall）的調(diào)和平均，其取值在0～1，數(shù)值越大表示模型效果越好。

1＝(精確率×召回率×2)/(精確率＋召回率)

精確率＝TP/(TP＋FP)

召回率＝TP/(TP＋FN)

TP代表真陽性，F(xiàn)P代表假陽性，F(xiàn)N代表假陰性

3 結(jié)果

3.1 酸和非酸二分類辨識結(jié)果

3.1.1 基于PEN3型電子鼻的酸和非酸二分類辨識結(jié)果

（1）PCA-DA辨識結(jié)果：變量選擇10個，數(shù)據(jù)縮放選擇自動縮放，識別模式選擇線性，驗(yàn)證方法選擇百葉窗交互驗(yàn)證。選取4個主成分時判別錯誤率最低，4個主成分得分之和達(dá)99%以上，可解釋樣本大部分變異信息。模型交互驗(yàn)證正判率為87.81%，且由模型主成分得分圖（圖1）可以看出，2類樣本在二維空間中有部分重疊，但根據(jù)模型正判率結(jié)果來看，都實(shí)現(xiàn)了良好的分類，且不存在未分類樣本。

如表5所示，根據(jù)PEN3型電子鼻10根傳感器所攜帶的變異信息值，變異信息值越小表明變量所攜帶變異信息越多。二分類辨識模型中7、10、8、6號傳感器所攜帶變異信息較多，對酸和非酸模型分類的貢獻(xiàn)度較大，1號傳感器所攜帶的變異信息較少。結(jié)合圖2模型變量載荷圖，7、10、8、6號傳感器均為負(fù)相關(guān)變量。

（2）LS-SVM辨識結(jié)果：變量選擇10個，通過優(yōu)化LS-SVM的核函數(shù)類型及gam值（LA-SVM中的正則化參數(shù)，決定了適應(yīng)誤差的最小化和平滑程度）等參數(shù)來優(yōu)化模型，選取最優(yōu)模型正判率為86.03%。

圖1 PCA-DA模型主成分得分圖(PEN3型電子鼻)

表5 PEN3型電子鼻的變異信息值

圖2 PCA-DA模型變量載荷圖(PEN3型電子鼻)

3.1.2 基于ASTREE型電子舌的酸和非酸二分類辨識結(jié)果

（1）PCA-DA辨識結(jié)果：變量選擇6個，數(shù)據(jù)縮放選擇自動縮放，識別模式選擇線性，驗(yàn)證方法選擇百葉窗交互驗(yàn)證。選取4個主成分時判別錯誤率最低，4個主成分得分之和達(dá)99%以上，可解釋樣本大部分變異信息。模型交互驗(yàn)證正判率為98.53%，且由模型主成分得分圖（圖3）可以看出，2類樣本在二維空間中都實(shí)現(xiàn)了良好的分類，且不存在未分類樣本。

如表6所示，根據(jù)ASTREE型電子舌6根傳感器所攜帶的變異信息值，二分類辨識模型中1、6、2、3號傳感器所攜帶變異信息較多，對酸和非酸二分類模型的貢獻(xiàn)度較大。由圖4可知，1、6、2號傳感器為正相關(guān)變量，3號傳感器為負(fù)相關(guān)變量。

圖3 PCA-DA模型主成分得分圖(ASTREE型電子舌)

表6 ASTREE型電子舌的變異信息值

圖4 PCA-DA模型變量載荷圖(ASTREE型電子舌)

（2）LS-SVM辨識結(jié)果：變量選擇6個，通過優(yōu)化LS-SVM的核函數(shù)類型及gam值等參數(shù)來優(yōu)化模型，選取最優(yōu)模型正判率為98.53%。

3.1.3 基于SA402B型電子舌的酸和非酸二分類辨識結(jié)果

（1）PCA-DA辨識結(jié)果：變量選擇11個，數(shù)據(jù)縮放選擇自動縮放，識別模式選擇線性，驗(yàn)證方法選擇百葉窗交互驗(yàn)證。選取5個主成分時判別錯誤率最低，5個主成分得分之和達(dá)99%以上，可解釋樣本大部分變異信息。模型交互驗(yàn)證正判率為94.85%，且由模型主成分得分圖（圖5）可以看出，兩類樣本在二維空間中有部分重疊，但根據(jù)模型正判率結(jié)果來看，都實(shí)現(xiàn)了良好的分類，且不存在未分類樣本。

如表7所示，根據(jù)SA402B型電子舌11個味覺變量信息所攜帶的變異信息，二分類辨識模型中4、5、9、8號傳感器所攜帶變異信息較多，對酸和非酸模型分類的貢獻(xiàn)度較大，6號傳感器所攜帶的變異信息較少。結(jié)合圖6模型變量載荷圖可知，5號傳感器為正相關(guān)變量，4、9、8號傳感器為負(fù)相關(guān)變量。其中2號傳感器距離原點(diǎn)較近，說明該特征屬性的波動對樣本之間的區(qū)別貢獻(xiàn)不大。

圖5 PCA-DA模型主成分得分圖(SA402B型電子舌)

表7 SA402B型電子舌的變異信息值

圖6 PCA-DA模型變量載荷圖(SA402B型電子舌)

（2）LS-SVM辨識結(jié)果：變量選擇11個，通過優(yōu)化LS-SVM的核函數(shù)類型及gam值等參數(shù)來優(yōu)化模型，選取最優(yōu)模型正判率為91.91%。

3.1.4 基于PEN3電子鼻＋ASTREE型電子舌＋SA402B型電子舌的酸和非酸二分類辨識結(jié)果

（1）PCA-DA辨識結(jié)果：變量選擇27個，數(shù)據(jù)縮放選擇自動縮放，識別模式選擇線性，驗(yàn)證方法選擇百葉窗交互驗(yàn)證。選取17個主成分時判別錯誤率最低，17個主成分得分之和達(dá)99%以上，可解釋樣本大部分變異信息。模型交互驗(yàn)證正判率為97.79%，且由模型主成分得分圖（圖7）可以看出，2類樣本在二維空間中有部分重疊，但根據(jù)模型正判率結(jié)果來看，都實(shí)現(xiàn)了良好的分類，且不存在未分類樣本。

圖7 PCA-DA模型主成分得分圖(PEN3電子鼻＋ASTREE型電子舌＋SA402B型電子舌)

如表8所示，根據(jù)27個變量所攜帶的變異信息值，二分類辨識模型中11號（SRS傳感器/ ASTREE型電子舌）、16號（BRS傳感器/ASTREE型電子舌）、20號（sourness/SA402B型電子舌）、12號（GPS傳感器/ASTREE型電子舌）、13號（STS傳感器/ASTREE型電子舌）所攜帶變異信息較多，對酸和非酸模型分類的貢獻(xiàn)度較大，22號（astringency/SA402B型電子舌）、23號（AB/SA402B型電子舌）所攜帶變異信息較少。且結(jié)合圖8所示，11、12、16號為正相關(guān)變量，20、13號為負(fù)相關(guān)變量。18號（HB/SA402B型電子舌）距離原點(diǎn)較近，說明其特征屬性的波動對樣本分類影響較小。

表8 3類傳感器融合的變異信息值

圖8 PCA-DA模型變量載荷圖(PEN3電子鼻＋ASTREE型電子舌＋SA402B型電子舌)

（2）LS-SVM辨識結(jié)果：變量選擇27個，通過優(yōu)化LS-SVM的核函數(shù)類型及gam值等參數(shù)來優(yōu)化模型，選取最優(yōu)模型正判率為97.06%。

因基于PEN3型電子鼻＋SA402B型電子舌、PEN3型電子鼻＋ASTREE型電子舌與SA402B型電子舌＋ASTREE型電子舌的二源感官數(shù)據(jù)融合下的模型二分類辨識方法與“3.1.4（1）”項(xiàng)均類似，僅自變量有所不同，因此，本項(xiàng)僅保留模型判別結(jié)果（下文同），如表9所示。

將136種樣本分為酸和非酸2類，二分類辨識結(jié)果基本達(dá)到了預(yù)期。其中，單源智能感官辨識結(jié)果中，除電子鼻數(shù)據(jù)分類結(jié)果相對較差，其余都達(dá)到了90%以上，且ASTREE型電子舌正判率較高于PEN3型電子鼻和SA402B型電子舌；多源信息融合的結(jié)果顯示，模型最優(yōu)正判率高于單源智能感官模型最優(yōu)正判率。由1值結(jié)果可知，PCA-DA模型的1值整體高于LS-SVM，LS-SVM模型中的部分1值不可用，且基于電子鼻的1值較小，表明PCA-DA模型準(zhǔn)確度較好。

表9 單源多源數(shù)據(jù)的酸和非酸二分類模型及參數(shù)對比

“*”表示最高正判率，“”表示傳感器/變量個數(shù)，“NA”表示無法得到有效值，下表同

“*” indicates the highest positive judgment rate, “” indicates the number of sensors/variables, “NA” indicates not available, the table below is the same

3.2 咸和非咸二分類辨識結(jié)果

本項(xiàng)下模型二分類辨識方法與“3.1”項(xiàng)均類似，自變量與因變量有所不同，因此，僅保留模型判別結(jié)果，如表10所示。

基于PEN3型電子鼻、ASTREE型電子舌和SA402B型電子舌的咸與非咸二分類辨識模型可以得到，單源智能感官辨識結(jié)果中，ASTREE型電子舌正判率表現(xiàn)相對較好于PEN3型電子鼻和SA402B型電子舌。多源信息融合結(jié)果顯示，模型正判率相對較高于單源智能感官模型正判率。由1值可知，除電子鼻外，其他單源或多源的PCA-DA模型的1值整體高于LS-SVM，LS-SVM模型中的部分1值不可用?；趩卧础⒍嘣磾?shù)據(jù)融合的模型正判率結(jié)果見表10。

表10 單源多源數(shù)據(jù)的咸和非咸二分類模型及參數(shù)對比

3.3 辛和非辛二分類辨識結(jié)果

本項(xiàng)基于PEN3型電子鼻、SA402B型電子舌和ASTREE型電子舌的辛與非辛二分類辨識模型可以得到，單源智能感官辨識結(jié)果中，基于ASTREE型的PCA-DA算法的模型正判率較低于PEN3型電子鼻的，而基于ASTREE型電子舌的LS-SVM算法的正判率較高于PEN3型電子鼻和SA402B型電子舌；多源信息融合結(jié)果顯示，模型最優(yōu)正判率高于單源智能感官模型最優(yōu)正判率。由1值可知，基于PEN3型電子鼻＋ASTREE型電子舌的PCA-DA模型的1值大于LS-SVM，其他單源或多源的PCA-DA模型的1值小于LS-SVM，PCA-DA模型中的部分1值不可用?；趩卧?、多源數(shù)據(jù)融合的模型正判率結(jié)果見表11。

3.4 甘和非甘二分類辨識結(jié)果

基于PEN3型電子鼻、SA402B型電子舌和ASTREE型電子舌的甘與非甘二分類辨識模型可以得到，單源智能感官辨識結(jié)果中，ASTREE型電子舌正判率結(jié)果較高于PEN3型電子鼻和SA402B型電子舌。多源信息融合結(jié)果顯示，模型最優(yōu)正判率高于單源智能感官模型最優(yōu)正判率。由1值可知，基于PEN3型電子鼻＋ASTREE型電子舌以及PEN3型電子鼻＋ASTREE型電子舌＋SA402B型電子舌數(shù)據(jù)融合的PCA-DA模型的1值大于LS-SVM，其他單源或多源的PCA-DA模型的1值小于LS-SVM?；趩卧础⒍嘣磾?shù)據(jù)融合的甘與非甘二分類辨識模型正判率見表12。

表11 單源多源數(shù)據(jù)的辛和非辛二分類模型及參數(shù)對比

3.5 苦和非苦二分類辨識結(jié)果

基于PEN3型電子鼻、SA402B型電子舌和ASTREE型電子舌的苦與非苦二分類辨識模型可以得到，單源智能感官辨識結(jié)果中，ASTREE型電子舌正判率結(jié)果較高于PEN3型電子鼻和SA402B型電子舌。多源信息融合結(jié)果顯示，模型最優(yōu)正判率高于單源智能感官模型最優(yōu)正判率。由1值可知，基于PEN3型電子鼻＋ASTREE型電子舌＋SA402B型電子舌數(shù)據(jù)融合的PCA-DA模型的1值大于LS-SVM，其他單源或多源的PCA-DA模型的1值小于LS-SVM，PCA-DA模型中的部分1值不可用。基于單源、多源數(shù)據(jù)融合的苦與非苦二分類辨識模型正判率見表13。

表12 單源多源數(shù)據(jù)的甘和非甘二分類模型及參數(shù)對比

表13 單源多源數(shù)據(jù)的苦和非苦二分類模型及參數(shù)對比

4 討論

4.1 酸味、咸味樣本的分析

由本研究結(jié)果可知，基于單源、多源信息融合構(gòu)建的模型對酸味、咸味二分類能力較好，甘味、辛味次之，苦味最小。且根據(jù)1值顯示，對于酸味、咸味樣本，即使PCA-DA、LS-SVM 2種算法模型的正判率較高，但其對應(yīng)的1值部分差值懸殊，且部分1值不可用。推測其原因是酸味、咸味樣本與其他味樣本之間差異大，特征明顯，甘味與辛味樣本基數(shù)較大，所能篩選的共有特點(diǎn)較多，對于模式識別結(jié)果存在影響。而苦味正判率相對較小，與中藥水煎液的共性——苦有關(guān)，因此苦味樣本與非苦味樣本的差異不夠明顯，導(dǎo)致模型不易區(qū)分，這點(diǎn)從電子舌苦味輸出均較高可以看出。

以PEN3型電子鼻響應(yīng)分析為例，對于酸味樣本，由表5可知，對酸和非酸二分類結(jié)果貢獻(xiàn)度較大的原始變量是7、10、8、6號傳感器，根據(jù)PEN3型電子鼻10根傳感器對應(yīng)的敏感物質(zhì)，這些傳感器響應(yīng)的物質(zhì)主要為硫化合物、烷類、脂肪族、醇和部分芳香族化合物；對于咸味樣本，對咸和非咸二分類結(jié)果貢獻(xiàn)度較大的原始變量是1、3、5、9號傳感器，這些傳感器響應(yīng)的物質(zhì)主要為芳烴化合物、氨、芳香分子、烯烴、芳族、極性分子、硫的有機(jī)化合物。結(jié)合文獻(xiàn)研究，如山茱萸、烏梅等酸味樣本，其中山茱萸包括環(huán)烯醚萜、鞣質(zhì)、黃酮、三萜、芳香酚酸、揮發(fā)油類等化學(xué)成分[31]，烏梅中主要化學(xué)成分類型為有機(jī)酸類、黃酮類、萜類、醇類、芳香類化合物等[32]，說明電子鼻能夠?qū)崿F(xiàn)酸味樣本辨識是具有相應(yīng)物質(zhì)基礎(chǔ)的。

4.2 辛味樣本的分類

PCA-DA算法模型中，單源信息建模時，電子鼻對于辛＋非辛的二分類判別顯示出明顯的優(yōu)勢，主要原因是所選擇的辛味飲片大多氣味強(qiáng)烈，如生姜、荊芥、大蒜、薄荷、花椒、丁香、小茴香、八角茴香等，具有明顯可嗅的辛辣味道，所含有的揮發(fā)性成分多，因此，電子鼻信息值建模效果較好。本研究中，雖然所選擇的電子舌不含有辛味傳感器，但依然將辛味藥物納括在內(nèi)，原因在于，一方面，查閱文獻(xiàn)可知，已經(jīng)有相關(guān)學(xué)者通過電子舌數(shù)據(jù)分析了辛味藥物的物質(zhì)基礎(chǔ)并實(shí)現(xiàn)了其分類[33]；另一方面，辛味藥物常含有較多的揮發(fā)性成分，且具有明顯的刺激性氣味，本研究添加了電子鼻技術(shù)作為相應(yīng)支撐，利用多傳感器融合技術(shù)將多種感官信息進(jìn)行組合，提取特征分析，作為分類判別的依據(jù)。

4.3 未分類與誤分類樣本的分析

經(jīng)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，2種判別模型均存在誤分類的樣本，不存在未分類的樣本，其中，誤分類樣本在PCA-DA或LS-SVM判別模型中分布較集中，以在本研究中分類結(jié)果較好的酸味、咸味為例，如酸味，單源及多源數(shù)據(jù)融合下，誤分類的樣本主要集中在山楂葉、布渣葉、花蕊石、黑醋，花蕊石描述為“氣微、味淡”，多外用，水煎液味道淡，略苦，不具有明顯酸味，其功效化瘀止血，與酸“能收、能澀”相對應(yīng)，但其味淡可能對于電子舌數(shù)據(jù)融合表征造成影響以至于分類錯誤；而黑醋出現(xiàn)多次誤分類，考慮其主要原因是所購買的為市售黑醋樣本，其中存在的添加劑等成分影響其特征。咸味，單源及多源數(shù)據(jù)融合下，誤分類的樣本主要集中在瓦楞子、石決明、珍珠母、地龍等。地龍的藥效成分主要為蛋白及多肽、酶類、核苷酸、氨基酸、微量元素 等，與普通咸味藥不同之處在于其含有的礦物質(zhì)較少[34]；且有學(xué)者曾從地龍水煎液中檢測出32個揮發(fā)性成分，有12個成分能夠嗅出氣味，地龍的腥臭味大多源于此[35]。這可能是其與其他咸味樣本相比較獨(dú)特之處。而其他樣本未正確分類的原因尚需進(jìn)一步研究。

4.4 多源信息融合分析

多源信息融合即把多類傳感器數(shù)據(jù)融合并做預(yù)處理，在一定準(zhǔn)則下加以自動分析、綜合的信息處理過程。從本研究結(jié)果來看，多傳感器信息融合建模的正判率顯然更為理想，其中酸味提高的較少為0.73%，辛味提高的較多為4.41%，總體來講，多傳感器信息融合建模后模型正判率較單一的AIS技術(shù)平均提高2.35%，多種信息的互補(bǔ)初步實(shí)現(xiàn)了中藥五味的二分類。本研究是基于多傳感器間的數(shù)據(jù)級融合，未來也可探討特征級融合和決策級融合是否可以進(jìn)一步改善其分類性能。特征級融合又稱中級融合，即首先提取各傳感器原始信息特征矢量，然后基于融合的特征矢量對樣本識別和評估。決策級融合又稱高級融合，首先分別提取各傳感器原始數(shù)據(jù)的特征信息，生成特征矢量來識別和預(yù)測目標(biāo)，然后融合各傳感器的識別結(jié)果，得到被測目標(biāo)的一致性解釋說明。且在本研究中，將電子舌與電子鼻的信息值融合在一起，其輸出值一定條件下屬于兩種不同系統(tǒng)的感官信息，在模式識別之前，如何將不同系統(tǒng)的智能感官信息進(jìn)行前處理，為不同的模式識別提供多樣的預(yù)處理方法，可能是優(yōu)化模式識別結(jié)果的突破點(diǎn)之一。

5 結(jié)論

本研究中，以3種智能感官對五味二分類的辨識結(jié)果可見，相比于PEN3型電子鼻與SA402B型電子舌，ASTREE型電子舌輸出的信息值整體正判率較高。經(jīng)多傳感器信息融合后，新組成的數(shù)據(jù)集辨識模型的正判率較單獨(dú)使用任一電子鼻或電子舌均有所提高。綜上，本研究基于AIS與多源信息融合技術(shù)建立的中藥五味二分類模型，達(dá)到了分類需求，能夠?yàn)橹兴幬逦侗孀R提供一定的參考。

利益沖突 所有作者均聲明不存在利益沖突

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Discussion on binary classification identification method of five flavors of drug properties based on artificial intelligence sensory and multi-source information fusion technology

REN Yan-na1, FENG Wen-hao2, LI Han1, FAN Xue-hua1, LI Hai-yang1, YAO Jing3, 4, 5, 6, WANG Yan-li3, 4, 5, LIU Rui-xin3, 4, 5, 6, LI Xue-lin3, 4, 5, 6

1. Henan University of Chinese Medicine, Zhengzhou 450046, China 2. Institute of Isotope Research, Henan Academy of Sciences, Zhengzhou 450000, China 3. The First Af?liated Hospital of Henan University of Chinese Medicine, Zhengzhou 450000, China 4. Henan Province Engineering Research Center for Clinical Application, Evaluation and Transformation of Traditional Chinese Medicine, Zhengzhou 450000, China 5. Co-construction Collaborative Innovation Center for Chinese Medicine Prevention and Treatment of Respiratory Diseases by Henan & Education Ministry, Henan University of Chinese Medicine, Zhengzhou 450046, China 6. Henan Key Laboratory for Clinical Pharmacy of Traditional Chinese Medicine, Zhengzhou 450000, China

To explore the feasibility of artificial intelligence sensory and multi-source information fusion technology for the binary classification identification method of five flavors of traditional Chinese medicine (TCM), and provide a new method for the evaluation of drug properties of TCM.A total of 122 representative TCM decoction pieces with only one flavor (derived from the 2020 edition of) and 14 commonly used food samples were selected. The intelligent sensory information of 136 samples was collected by PEN3 electronic nose, ASTREE electronic tongue and SA402B electronic tongue. The obtained information matrix was used as the independent variable, and the description of the nature and flavor under the items in pharmacopoeia was used as the benchmark information. Two chemometric methods, principal component analysis-discriminant analysis (PCA-DA) and least squares support vector machine (LS-SVM), were used. Based on a single type of intelligent sensory equipment (single source) and multi-intelligent sensory information fusion (multi-source), the five flavors two classification (acid/non-acid, salty/non-salty, spicy/non-spicy, sweet/non-sweet, bitter/non-bitter) identification model=() was established, and the positive rate of cross-validation was used as the model optimization index.Through the leave-one-out cross-validation method, the maximum correct judgment rates in the five-flavor two-classification model based on single-source information were 98.53% (ASTREE/PCA-DA, LS-SVM), 97.06% (ASTREE/PCA-DA), 84.56% (ASTREE/LS-SVM), 89.71% (ASTREE/LS-SVM), 84.56% (ASTREE/LS-SVM). The maximum correct rate of the two-classification identification model based on multi-source information was 99.26% [(ASTREE + SA402B)/PCA-DA], 99.26% [(ASTREE + SA402B, PEN3 + ASTREE + SA402B)/PCA-DA], 88.97% [(PEN3 + ASTREE + SA402B)/LS-SVM], 91.91% [(PEN3 + ASTREE + SA402B)/PCA-DA], 86.76% [(ASTREE + SA402B)/PCA-DA], respectively. The correct rate of the model after multi-source information fusion was improved, with an average increase of 2.35% (< 0.01).ASTREE electronic tongue performs well in the identification of five flavors and two classifications of TCM. The correct judgment rate of the model after multi-source information fusion is higher than that of any single electronic nose or electronic tongue, which provides a reference for the evaluation of five flavors of TCM.

five flavors; medicinal properties; binary classification; intelligent senses; multi-source information fusion

R283.6

A

0253 - 2670(2023)10 - 3080 - 13

10.7501/j.issn.0253-2670.2023.10.005

2022-12-22

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（81774452）；國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（81001646）；河南省中醫(yī)藥拔尖人才培養(yǎng)項(xiàng)目資助（2019ZYBJ07）；國家重點(diǎn)研發(fā)計劃中醫(yī)藥現(xiàn)代化重點(diǎn)專項(xiàng)（2017YFC1703402）；河南省高層次人才特殊支持“中原千人計劃”—“中原青年拔尖人才”項(xiàng)目（ZYQR201912158）；河南省衛(wèi)生健康中青年學(xué)科帶頭人專項(xiàng)（HNSWJW-2020014）；國家中醫(yī)臨床研究基地科研專項(xiàng)（2021JDZY106）；河南省中醫(yī)科學(xué)研究基地專項(xiàng)（2021JDZY104）；河南中醫(yī)藥大學(xué)2022年度研究生科研創(chuàng)新能力提升計劃項(xiàng)目（2022KYCX027）；河南省科技攻關(guān)項(xiàng)目（222102310377）

任延娜（1996—），女，碩士，研究方向?yàn)橹兴庯嬈R床應(yīng)用現(xiàn)代化關(guān)鍵技術(shù)研究。E-mail: ryn2021@163.com

劉瑞新（1980—），碩士生導(dǎo)師，主任藥師，主要從事中藥飲片臨床應(yīng)用現(xiàn)代化關(guān)鍵技術(shù)研究。Tel: (0371)66233562 E-mail: liuruixin7@163.com

李學(xué)林（1960—），男，教授，博士生導(dǎo)師，主任藥師，主要從事中藥應(yīng)用形式研究。Tel: (0371)66245142 E-mail: xuelinli450000@163.com

[責(zé)任編輯 鄭禮勝]