本发明公开了一种基于近红外光谱技术的半夏掺伪鉴别方法。该方法包括以下步骤:首先模拟半夏掺伪品,向半夏中掺入不同质量百分比的虎掌南星,得到半夏二元掺伪品;采集纯半夏和半夏二元掺伪品的近红外光谱;去除异常样本后,在样本集中运用Kennard‑Stone算法划分校正集与验证集;通过比较不同光谱预处理方法及建模参数进行优化,采用判别分析法、K‑最近邻法、支持向量机或偏最小二乘‑判别分析法建立判别模型。本发明首次建立了判别正确率为100%的半夏药材真伪的近红外定性判别模型,模型建立后,只需将待测样品进行光谱扫描后带入模型计算即可实现对半夏及其掺伪品的准确鉴别,具有客观、简便、快速且无损的优点,能够进行批量鉴定。
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