基于流形學習的中藥材鑒別方法研究.pdf

1、我國使用中藥材治療疾病已有數(shù)千年的歷史，在長期的醫(yī)療實踐中，中醫(yī)形成了其獨特的理論體系，其治療效果好，且副作用小。中藥材作為中國的國寶，是人民群眾防病治病不可缺少的物質基礎，更是我國醫(yī)藥事業(yè)中一個很重要的組成部分。我國中藥資源十分豐富，品種繁多，產地廣泛，歷代本草對中藥形態(tài)特征的記述有所不同。同時，地方用語以及使用習慣均存在差別，代用品、類同品時常出現(xiàn);很多相同類別的中藥材外形相似，缺少相應的鑒定標準;同物異名以及同名異物等混亂現(xiàn)象普遍

2、存在。近年來，一部分商人受利益的驅使，制造和銷售假冒偽劣產品，魚目混珠，擾亂市場，中藥材摻假、摻雜、以假亂真、以次充好等現(xiàn)象比較嚴重，直接危害到人民群眾臨床用藥的安全性和有效性。所以，中藥材的種類鑒別和質量鑒定是十分重要的。
　　本論文選擇不同種類的以及同種類同產地不同采收期的兩組辛味中藥材樣本作為研究對象，通過最新的仿生嗅覺技術獲取中藥材完整的原始氣味信息，針對中藥材原始氣味數(shù)據(jù)信息的高維性與非線性，將新興的流形學習方法引入到中

3、藥材氣味數(shù)據(jù)信息的處理當中，并結合傳統(tǒng)的線性分析方法共同探索中藥材分類鑒別的新方法，最終實現(xiàn)基于氣味信息的中藥材品種、產地及采收期等屬性的快速鑒別。其研究結果如下:
　　(1)本課題以四種不同種類的辛味中藥材以及三種同產地不同采收期的白術作為研究對象，分為兩組辛味中藥材樣本進行實驗與數(shù)據(jù)分析，在最佳測試環(huán)境下，使用PEN3電子鼻對兩組辛味中藥材樣本進行了檢測，獲取到了中藥材完整的原始氣味信息。
　　(2)本文結合局部切空間排

4、列(LTSA)算法與線性判別分析(LDA)算法各自的特點，提出了一種基于LTSA+LDA的辛味中藥材分類鑒別方法，并通過兩組辛味中藥材樣本的分類鑒別實驗驗證了LTSA+LDA算法的可行性和有效性。實驗結果表明，LTSA+LDA算法可以很好地區(qū)分四種不同種類的辛味中藥材以及三種同產地不同采收期的白術，并且分類效果要明顯優(yōu)于PCA算法、LTSA算法以及PCA+LDA算法。同時，LTSA+LDA算法對所有待測樣本的正確識別率達到100％。

5、r>　　(3)本文結合擴散映射（Diffusion Maps）算法與線性判別分析(LDA)算法各自的特點，提出了一種基于Diffusion Maps+LDA的辛味中藥材分類鑒別方法，并通過兩組辛味中藥材樣本的分類鑒別實驗驗證了Diffusion Maps+LDA算法的可行性和有效性。實驗結果表明，Diffusion Maps+LDA算法可以很好地區(qū)分四種不同種類的辛味中藥材以及三種同產地不同采收期的白術，并且分類效果要明顯優(yōu)于PCA算法