近红外光谱结合机器学习对苍术饮片的快速鉴定

本研究利用近红外光谱（NIRS）结合机器学习方法，旨在快速鉴定苍术饮片的真实性、植物来源和地理来源。研究背景指出，苍术作为一种重要的精油植物，其干燥薄片在医疗应用中具有重要价值，但市场上存在假冒产品。研究方法包括开发NIRS技术，并使用五种不同的机器学习方法进行模型优化和比较，结果显示极端学习机器在识别真实性方面表现最佳，反向传播神经网络在确定植物来源方面具有优势，支持向量分类在确定地理来源方面具有潜力。研究结论表明，NIRS与机器学习结合的方法能够有效、快速地识别苍术饮片的真实性、植物来源和地理来源，四种分类任务的准确率均超过90%。