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申请/专利权人：华中农业大学
摘要：本发明公开了一种基于机器学习模型鉴定广陈皮陈化时长的方法，包括以下步骤：先从广陈皮中提取含有键合态挥发性物质的上清液并进行纯化；然后对其进行酶解以释放出挥发性苷元；接着使用GC‑MS方法对挥发性苷元中的化合物种类和含量进行检测；最后构建陈化时长与挥发性苷元含量的机器学习模型，结合线性回归建立预测公式。本发明可以准确、高效地鉴定广陈皮真实陈化时长，对陈皮产业的规范和稳定发展具有重要意义。
主权项：1.一种基于机器学习模型鉴定广陈皮陈化时长的方法，其特征在于包括以下步骤：S1，将广陈皮用水进行超声萃取，获得含有键合态挥发性物质的上清液，然后将上清液转移到层析柱中，依次用水、二氯甲烷、甲醇进行洗脱，收集甲醇洗脱液，干燥后获得纯化的键合态挥发性物质；S2，将纯化的键合态挥发性物质溶解，然后加入杏仁β-葡萄糖苷酶进行酶解，使键合态挥发性物质释放出挥发性苷元，用有机溶剂提取挥发性苷元用于进行GC-MS分析；S3，使用GC-MS方法对挥发性苷元中的化合物种类和含量进行检测；S4，构建广陈皮陈化时长与挥发性苷元含量的机器学习模型，结合线性回归建立广陈皮陈化时长的预测公式。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中农业大学 一种基于机器学习模型鉴定广陈皮陈化时长的方法
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