利用主成分分析和神经网络鉴别4种唇形科药材

摘要

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，首先用主成分分析法对4种药材进行聚类分析并获取它们的紫外-可见指纹图谱，再结合人工神经网络技术进行品种鉴别。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。每种药材各25个样品共100个用来建立神经网络模型，余下的每种各5个共20个样品用于预测。对未知的20个样本进行预测，品种识别准确率达到100％。说明文章提出的方法具有很好的分类和鉴别作用，为这4种唇形科药材的品种鉴别提供了一种新方法。