近年来，近红外光谱技术的研究增多，其应用范围涵盖农业、食品加工、石油化工以及制药等多个领域。在药物分析领域中，近红外光谱不仅适用于分析药物的多种不同状态，还可用于不同类型的药品和原料，如蛋白质、中草药、抗生素等的定性与定量分析。相比于传统方式，近红外光谱有着高效、快速、无损等特点。有关专家预测，近红外光谱在中药质量控制中，如在药材产地判定、有效成分定量分析、假药识别等领域具有很大的发展空间。

本实验使用巨哥科技SG1700光谱仪，对中药粉末采用漫反射法采集光谱，并进行分析和建模，以实现药材分类和纯度鉴定；采用透射法对中药萃取液采集光谱，并进行分析和建模，以实现对不同萃取工艺的评价。

一、药材的分类识别

取北沙参、连翘、麦冬、川芎、西洋参等五种不同种类的中药，分别打磨成粉，经过100目的滤网过滤后，采集其光谱数据，每种中药采样20个，共取100个样本。

中药样品

样品光谱图

对光谱经过平滑、归一化等预处理，剔除异常样本，选出每种8个共40个样本作为训练集，通过主成分分析法（PCA）降维，使用支持向量机（SVM）进行建模。

主成分空间3维可视化表示（每种颜色代表一种样品，其位置为主成分空间前3维的投影）

使用遗传算法对SVM进行参数优化

使用以上建立的模型，对其他样品进行分类，药材的分类成功率达到100%。

二、药材纯度鉴定

将上述样品重新分为两类，北沙参与其它，重新建模。然后用该模型对掺杂有其他成分（包括其它中药成分，或泥土、纸屑等杂质）的北沙参样品进行分类，用于识别非纯北沙参。在33个掺杂样品中，成功识别出32个，准确率97%。该模型适用于药材质量鉴定，辨别药材纯度。

新训练集的3维可视化投影

三、中药萃取液浓度定量分析

使用自行调配的不同浓度黄柏溶液进行建模，共制备88个样品，取其中50个进行建模，使用偏最小二乘法对其他样品进行浓度预测，预测结果相关系数R=0.99463，均方根误差RMSEP=0.26892，模型准确性较高。

使用无信息变量消除法（UVE）筛选合适波段进行建模