【摘 要】
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目的 探究百合制桔梗“辨色论质”的实质，形成百合制桔梗科学的质量评价方法，并为其在线质量控制提供理论依据。方法 采用精密色差仪对桔梗和百合制桔梗的色度值进行测定，运用UPLC-ELSD建立桔梗和百合制桔梗指纹图谱，通过SPSS 21.0和Origin Pro 2021软件分析其色度值与共有峰之间的相关性，根据相关程度筛选色度相关峰并进行指认。运用软件MATLAB R2016a筛选隐含节点数，建立最
【基金项目】
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国家重点研发计划专项课题（2018YFC1707206）； 国家自然科学基金项目（82060724）； 省重点研发计划项目（20192BBG70073）； 国家级大学生创新创业训练计划项目（202110412015）； 校级创新团队项目（CXTD2
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目的 探究百合制桔梗“辨色论质”的实质，形成百合制桔梗科学的质量评价方法，并为其在线质量控制提供理论依据。方法 采用精密色差仪对桔梗和百合制桔梗的色度值进行测定，运用UPLC-ELSD建立桔梗和百合制桔梗指纹图谱，通过SPSS 21.0和Origin Pro 2021软件分析其色度值与共有峰之间的相关性，根据相关程度筛选色度相关峰并进行指认。运用软件MATLAB R2016a筛选隐含节点数，建立最优的“成分-色度”人工神经网络模型。结果 百合制桔梗共有12个共有峰，指认出6个色度相关成分，分别为王百合苷A（峰1）、王百合苷F（峰2）、王百合苷B（峰3）、桔梗皂苷E（峰5）、党参炔苷（峰6）、桔梗皂苷D（峰10）。桔梗皂苷E与色度值a*、b*呈正相关，王百合苷A、王百合苷F、王百合苷B等化学成分均与色度值呈负相关。通过隐含节点数筛选，发现隐含节点数为8时模型整体拟合程度最高，人工神经网络模型的均方根误差（root mean square error,RMSE）较小，R2最高（RMSE=0.251 3,R2all=0.926 2），因此选择4-8-7作为模型最佳拓扑结构，经验证表明该模型预测结果良好。结论 证实百合制桔梗“辨色论质”的科学合理性，可将色度指标纳入百合制桔梗饮片质量评价体系中，为百合制桔梗的在线质量控制提供思路。
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