利用主成分分析和神经网络鉴别4种唇形科药材

• 作者: 丁安伟 于生 单鸣秋 姚卫峰 孙文君 张丽
• 来源期刊: 中药材
• 学科: 医学
• 关键词: 紫外-可见光谱 主成分分析 人工神经网络 唇形科 聚类
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 鉴别
• 页码范围: 393-395
• 分类号: R282.5
• 语种: 中文

摘要

目的:提出了一种用紫外-可见光谱技术快速鉴别4种唇形科药材(薄荷、荆芥、香薷及广藿香)的新方法.方法:首先用主成分分析法对4种药材进行聚类分析并获取他们的紫外-可见指纹图谱,再结合人工神经网络技术进行品种鉴别.结果:主成分分析表明,主成分1和主成分2的累积可信度已达99％,以主成分1和2对所有建模样本的得分值做出的得分图,对4种药材具有良好的区分作用.利用对于4种药材品种敏感的特征波段作为神经网络的输入建立三层BP人工神经网络模型.对未知的20个样本进行预测,品种识别准确率达到100％.结论:该方法具有很好的分类和鉴别作用,为以上4种唇形科药材的品种鉴别提供了一种新方法.