机器学习鉴别中药性能：红外光谱数据分析与产地预测

本文主要探讨了基于机器学习的红外光谱数据分析方法，用于鉴别中药材的性能。作者田春婷、赵宁、秦建伟和孟晓凤在兰州石化职业技术大学信息工程学院的研究背景下，针对中药材种类多样性和化学成分复杂性，利用近红外和中红外光谱的差异性来开展研究。他们指出，不同的中药材品种，由于含有无机元素和有机物质的组合不同，即使产地相同，其光谱特性也会有所区别。这种特性可以作为分类和产地识别的重要依据。 文章通过MATLAB软件和SPSS分类工具，采用了无监督学习中的K-均值聚类算法对中药材样本进行自动分组，无需预先设定类别，从而实现中药材的初步分类。这种方法有助于揭示数据内在的结构和模式，为后续的性能评估提供基础。 进一步地，研究者应用了SPSS的神经网络多层感知器和Python语言的随机森林算法，进行监督学习。他们将数据集分为70%的训练集和30%的验证集，通过对中药产地的数据进行训练，构建了一个能够预测药材产地的模型。这表明了监督学习在处理有标签数据上的优势，可以提高预测精度和模型的泛化能力。 关键词如“红外光谱”、“机器学习”、“聚类分析”和“神经网络”强调了研究的核心技术手段，以及它们在中药材性能鉴别中的关键作用。整体而言，这项研究结合了传统医学与现代信息技术，为中药材质量控制和市场管理提供了新的数据驱动方法，具有较高的实用价值和理论意义。