基于Fisher判别分析的中药材分类识别

丁学利　戚昌盛　房丽

摘 要：基于某种中药材的中红外和近红外两种光谱数据，首先运用标准差法分别提取特征波段，将两种红外光谱的特征波段数据合并后，采用Fisher判别分析法对245个已知产地的药材样本进行训练，预测了10个未知产地的药材样本，判别正确率达到了98.4%，对待判组进行了合理的分类。该研究对具有不同红外光谱特征、不同产地的中药材提供了一个快速有效的识别方法。

关键词：Fisher判别分析;红外光谱;中药材鉴别;SPSS

中图分类号：Q949;O212  文献标识码：A  文章编号：1673-260X（2021）11-0019-04

中药材的准确鉴别是质量管控的前提，也是安全用药的保证。近红外和中红外光谱分析是一种操作简单、无损且成本低的分析技术，一直得到中药材鉴别工作者或研究者的广泛关注[1-6]。如利用近红外光谱与模式识别技术可鉴别多种根茎类中药材[3];采用近红外光谱一致性检验法，可准确鉴别出不同厂家的药品真伪[4];运用化学计量学结合中红外光谱可实现对不同产地的中药材的鉴定与分析[5];采用中红外光谱数据可对不同产地的金银花进行快速、准确分类[6]。上述研究大多是对某一种红外光谱数据的分析（近红外或中红外光谱），很少有对两种红外光谱数据的综合分析。本研究将综合考虑近红外和中红外光谱数据的特征，采用Fisher判别分析实现对中药材的样本的分类识别，以期为不同产地且具有多种光谱特征的中药材的鉴别提供一种快速、准确的鉴别参考。

1 数据来源与分析