基于光谱数据分析技术的中药材鉴定

摘要

不同的中药材因化学成分的类别、含量等存在的差异性导致光谱吸收的变化，这些为通过光谱数据对中药材的快速鉴别提供了条件.本文在自建光谱库的基础上，对待测中药材的光谱数据进行标准化后，利用主成分和多维尺度变换等6种方法降维，并针对降维后的数据进行随机森林分类，再根据6种降维方法得到的分类验证集的精度进行动态加权集成学习，从而实现中药材类别的鉴定.最后，利用贝叶斯分类方法对药材进行品种识别.本文主要的贡献是一方面构建了中药材光谱数据标准库，从而为中药材的类别和品种的鉴定提供了基础，另一方面，通过分层多种降维方法的集成进行药材的鉴定，使得鉴定的精度更高，这将对中药材行业带来巨大推动和示范作用.

关键词

光谱 / 中药材 / 鉴别 / 分类 / 集成学习