基于机器学习的中药材鉴别方法

作     者：陈丹 陈伟 CHEN Dan;CHEN Wei

作者机构：长江工程职业技术学院公共课部湖北武汉430200 菲律宾碧瑶大学研究生院菲律宾碧瑶26000 

出 版 物：《济源职业技术学院学报》 (Journal of Jiyuan Vocational and Technical College)

年 卷 期：2023年第22卷第2期

页      面：65-70页

学科分类：1006[医学-中西医结合] 10[医学] 100602[医学-中西医结合临床] 

主　　题：红外光谱图 K-Means聚类 中草药鉴别 BP神经网络 Logistic回归 

摘      要：就2021年“高教社杯全国大学生数学建模竞赛E题“中药材的鉴别的第1、2问给出了可行的解法。针对问题1,使用极差和主成分分析方法将数据进行降维,利用平均轮廓法和肘部法则来确定最佳的聚类个数,使用K-Means聚类的方法将中药品聚类分为3类。针对问题2,分别使用支持向量机、BP神经网络、Logistic回归方法构建了药材产地分类模型,三个模型在训练集和测试集的准确率、精确率、召回率和F1值都分别均在0.8及0.7以上。特别地,Logistic回归模型在训练集和测试集的F1值高达0.866、0.789。结合三个分类模型为待鉴别的15个产品找到了合适的产地。这样的药材鉴别方法分析速度快、分类效果好,可为其他红外光谱数据分类鉴别问题提供借鉴。