基于光谱数据分析的中药材鉴别研究

摘  要： 对基于光谱数据分析的中药材鉴别方法进行研究，利用红外反射光谱提取中药材的差异性特征，进而实现对其种类和产地的鉴别。建立模糊聚类模型对425组中药材样品的光谱数据进行聚类，利用SIMCA软件完成主成分分析，实现了对药材样本的种类划分和产地鉴別。

关键词： 模糊聚类法； 主成分分析法； SIMCA方法； BP神经网络

中图分类号：TP301.6          文献标识码：A     文章编号：1006-8228（2023）12-158-04

Study on identification of Chinese herbal medicine based on spectral data analysis

Zhang Yiqian， Wang Yue

（Jinan Vocational College， Jinan， Shandong 250014， China）

Abstract： The spectral data based identification method of Chinese herbal medicine is introduced， which uses infrared reflectance spectra to extract the differential features of Chinese herbal medicines， thus achieving the identification of their species and origins. A fuzzy clustering model is established to cluster the spectral data of 425 groups of Chinese herbal medicine samples， and the principal component analysis is completed using SIMCA software， which realizes the identification of species and origin of the herbal samples.

Key words： fuzzy clustering; principal component analysis; SIMCA method; BP neural network

0 引言

中药材的道地性是决定其质量和药效的重要因素，其中以产地为主要指标之一。（剩余4575字）