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1.
枸杞产地的红外指纹图谱与聚类分析法研究   总被引:20,自引:5,他引:15  
本文首次采用傅里叶变换红外 (FTIR)光谱法并结合SMICA聚类分析法对不同产地 :宁夏玉西、宁夏中宁及内蒙古托克托旗的枸杞进行了聚类分析。结果表明 ,聚类分析技术对来自不同产地的枸杞可进行鉴别 ,该法快速、准确 ,为客观评价中药材的来源提供了一种新的方法。  相似文献
2.
国产枸杞属植物的红外指纹图谱无损快速鉴别研究   总被引:16,自引:4,他引:12  
用傅里叶变换红外光谱法 (FTIR)无损快速鉴别了国产 10种枸杞。结果表明 :按其形态学分类的7种枸杞和 3变种枸杞与红外指纹图谱有一定的相关性 ,也有一些差异。这 10种枸杞的红外光谱各自均有自己的特征吸收 ,可方便地给以鉴别和区分 ,同时还进一步表明了枸杞中的化学组分之间的差异 ,为枸杞品种优良的宏观质控提供了一个快速、直观、方便、可行的方法  相似文献
3.
黑果枸杞色素中原花青素含量测定   总被引:3,自引:0,他引:3  
采用紫外-可见分光光度法测定黑果枸杞色素中的原花青素的含量,黑果枸杞色素中原花青素含量是22g/100g。该方法操作简单、灵敏度高,适宜检测色素中原花青素的含量,为以后的黑果枸杞色素的开发与利用提供理论依据。  相似文献
4.
青海不同地区枸杞微量元素分析研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了对比青海不同地区枸杞的品质,采用ICP-MS和ICP-AES法对青海省12个产地的枸杞果实中11种微量元素含量进行了测定,并选取人体必需的7种微量元素,结合SPSS统计软件进行主成分分析。结果获得了3个主成分方程,并建立了主成分对变量的回归方程,对比较青海不同地区枸杞优劣以及获得高品质枸杞具有重要意义,为青海枸杞的开发和利用提供了科学依据。  相似文献
5.
均匀设计法优化超声波辅助提取枸杞多糖的工艺   总被引:1,自引:0,他引:1  
郝继伟 《光谱实验室》2011,28(5):2493-2497
实验采用超声波辅助技术提取枸杞多糖,并通过均匀设计法研究了液料比、提取时间、提取温度和超声功率对枸杞多糖提取的影响。枸杞多糖超声提取的最佳工艺为:液料比21mL/g,提取时间27m in,提取温度63℃,超声功率200W,在该条件下枸杞多糖得率为5.16%,且表现稳定。均匀设计法在优化枸杞多糖提取条件中应用效果良好。  相似文献
6.
白刺色素和黑果枸杞色素中花色苷与总多酚的测定   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用紫外-可见分光光度法测定白刺色素和黑果枸杞色素中的花色苷和总多酚的含量,白刺色素的花色苷和总多酚含量分别为4.6、0.10mg/g,黑果枸杞色素的花色苷和总多酚含量分别为14.6、0.22mg/g。该方法操作简单、灵敏度高,适宜检测花色苷和总多酚的含量。该实验为以后的白刺色素和黑果枸杞色素的开发与利用提供理论依据。  相似文献
7.
不同前处理方法对ICP-AES测定枸杞元素含量的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
杨义钧 《光谱实验室》2009,26(3):471-475
用ICP-AES测定中药材枸杞中锌、铅、锰、铁、铬、镁、钙、铜、钠、钾、镉11种元素。比较了常规湿法消化法、高压消化罐法和微波消解法处理样品对测定结果的影响。研究结果表明,高压消化罐法和微波消解处理样品,精密度和回收率较好。在选定的实验条件下,各元素间互不干扰,可在同一样品液中进行多种元素的分别测定。利用该方法测定其回收率在92.9%—101.0%之间,相对标准偏差在0.72%—2.40%之间。  相似文献
8.
柴达木枸杞和黑果枸杞中甜菜碱的测定   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用反相高效液相色谱法测定柴达木枸杞和黑果枸杞中甜菜碱的含量。以乙腈∶水(83∶17,V/V)为流动相,Hypersil NH2(250mm×4.6mm,5μm)为色谱柱,流速0.7mL/min,检测波长195nm,柱温30℃,外标法定量。结果表明,甜菜碱线性范围为2.94—29.40μg(r=0.9987),枸杞和黑果枸杞的平均回收率(n=5)分别为98.57%和99.07%。不同产地枸杞和黑果枸杞甜菜碱含量存有差异。该方法操作简便、重现性好,适用于测定枸杞和黑果枸杞甜菜碱含量。  相似文献
9.
基于枸杞红外光谱人工神经网络的产地鉴别   总被引:1,自引:0,他引:1  
应用红外光谱技术,快速鉴别枸杞药材产地.利用傅里叶变换红外光谱,测定了45个来自青海省不同产地的枸杞样品的红外光谱.以常规预处理方法和小波变换对红外光谱原始数据进行了预处理.对比常用的窗口移动平滑预处理、标准正态变换以及多元散射校正,小波变换是一种有效实用的光谱预处理方法.为了提高神经网络的训练速度,在利用人工神经网络建立模型之前,通过小波变换的方法对光谱变量进行了压缩,同时对建立的模型的相关参数进行了详细的讨论.结果表明,红外光谱数据压缩到原来的1/8,其分析精度与原始光谱数据基本相当.以压缩了的光谱数据作为反向传播(BP)网络的输入变量,产地类别作为神经网络的输出变量,建立3层人工神经网络.其中隐含层神经元个数为5个,输出层神经元个数为1个.隐层的传递函数是tansig,输出层传递函数是purelin,网络训练函数trainlm,权阈值的学习函数是le-arngdm.net.trainParam.epochs=1 000,net.trainParam.goal=o.001.对10个未知枸杞产地类别进行了预测,预测结果准确率达1oo%.实验表明,建立的模型能够正确地对枸杞样品快速地进行产地鉴别.红外光谱法结合人工神经网络可作为中药材产地分类鉴别的一种新的现代化方法.  相似文献
10.
利用微波-超声波辅助提取枸杞中的多糖物质,采用正交试验法考察料液比、浸提温度、微波和超声波功率以及时间等对枸杞中多糖物质提取效率的影响,得到最佳提取工艺:料液比为1∶10(g/mL),微波提取温度为100℃,微波功率为300W,提取时间6min,超声处理时间20min,超声功率80W,温度为70℃.  相似文献
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