文献类型：专利

中文题名：一种用于黄花菜多指标成分含量预测的建模方法

作者：冯晓莉[1];吴蓉[1];张育贵[1];海洋[1];樊秦[1];郭超[1];孙宇靖[1];

第一作者：冯晓莉

机构：[1]甘肃中医药大学;

第一机构：甘肃中医药大学

专利类型：发明公开

申请号：CN202610066783.6

申请日：20260119

申请人地址：730000 甘肃省兰州市城关区定西东路35号

公开日：20260529

代理人：杜晓峰

代理机构：北京北专蔚蓝专利代理事务所(普通合伙) 37304

语种：中文

中文关键词：黄花菜;多指标;含量预测;模方;采集;产地;样品;制备;粉末;近红外光谱采集;数据;预处理;高效液相色谱法测定;槲皮素;山奈酚;异鼠李素;谷甾醇;参考;数据划;训练集;测试集;近红外光谱数据;合梯;决策树;GBDT;算法;模型;预测模型;评估模型;中药材

年份：2026

摘要：本发明涉及药物分析相关技术领域，尤其涉及一种用于黄花菜多指标成分含量预测的建模方法，包括以下步骤：S1、采集多个产地的黄花菜样品，制备成粉末并进行近红外光谱采集；S2、对近红外光谱采集的数据进行预处理；S3、采用高效液相色谱法测定黄花菜样品中包括槲皮素、山奈酚、异鼠李素和β?谷甾醇的成分含量，作为参考值；S4、将近红外光谱数据划分为训练集和测试集。本发明基于近红外光谱技术和梯度提升决策树算法的黄花菜多指标成分含量快速预测模型，该方法样品前处理简单、分析速度快、无损环保，且模型预测准确率高，为黄花菜药材的质量控制提供了一种高效、可靠的新技术手段。