中药材产地的近红外光谱自动鉴别和特征谱段选择

被引：25

作者：

刘沭华

张学工

孙素琴

不详

机构：

[1] 清华大学自动化系

[2] 生物信息学教育部重点实验室

[3] 清华大学化学系北京

来源：

科学通报 | 2005年 / 04期

关键词：

中药材; 产地鉴别; 近红外; 模式识别; 特征选择; 支持向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

S567 [药用作物];

学科分类号：

1008 ;

摘要：

以白芷和丹参为例, 用近红外漫反射光谱数据、应用多类支持向量机方法对中药材产地及生长条件进行自动鉴别, 并进一步用递归支持向量机等方法选择对分类最有效的特征谱段, 结果在仅用5个和8个特征谱段的情况下在独立的测试集上达到了92%的识别正确率. 这一研究不但为建立快速准确的中药材产地自动鉴别系统提供了技术原型, 也为进一步探索不同产地的中药材在化学成分上的细微差异及研究它们与药效的关系奠定了基础.

引用

页码：393 / 398

页数：6

共 7 条

[1] 模式识别和红外光谱法相结合鉴别中药材产地 [J].