成果名称：基于机器学习的人参总皂苷含量预测方法、系统、设备和介质

成果类别：技术

成果完成人： 张 巍

转化联系人： 郭骏骐

所在部门：东北亚中医药研究院

成果简介：

该成果基于机器学习技术，开发了一种人参总皂苷含量的预测方法，结 合高光谱数据处理、特征选择及回归建模，实现了快速、准确的含量预测。 传统检测方法依赖复杂的化学分析，耗时且成本高，而高光谱技术能够非接 触地采集样品光谱数据，提取丰富的化学信息。特征选择在此过程中至关重 要，通过选择与人参总皂苷含量相关性强的特征，有效降低了模型复杂性， 提高了预测准确性。先进的回归建模技术使得该方法能够快速处理大量数据， 并在多种条件下保持高稳定性。此项技术突破了传统检测的局限，显著提升 了检测效率和精度，为人参质量评估、产品开发及标准化提供了科学依据。 随着对中药材质量关注的增加，快速、准确的评估手段愈发重要。此外，该 技术具有广泛的应用价值和市场潜力，适用于其他中药材的成分分析，为中药行业提供新技术支持。