基于拉曼光谱的苦味中药药性辨识方法

目的：应用中药拉曼光谱数据结合多种算法建立苦味中药药性分类辨识模型，对苦味中药药性进行辨识研究。方法：利用SEED 3000拉曼光谱仪测定110种苦味中药和132种非苦味中药的拉曼谱图，对拉曼数据进行预处理并结合一维卷积神经网络（1D-CNN）、支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、多层感知机（MLP）、逻辑回归（Logistic Regression）多种分类算法建立苦味辨识模型；同时采用准确率、精确度、召回率、F1值评价模型优劣。结果：各分类器对中药苦味的辨识准确率均达到90%以上，而1D-CNN模型（准确率97.26%，精确度97.42%，召回率97.26%,F1值97.27%）表现最佳。结论：中药拉曼谱图数据信息与苦味药性密切相关，可作为苦味药性的整体表征精准数据，结合1D-CNN模型展现出最佳的苦味辨识效果，有利于解决药性缺乏精准数据的瓶颈问题，丰富五味科学内涵。