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摘要
目的 研究用中红外频谱数据鉴别中药材产地的高维少样本学习问题。方法 针对658个源自11个产地的中药材数据，进行特征选择并训练BP神经网络，对非同源、未知产地的422个中药材进行产地预测初步估计，结合2批药材的频谱分布的相似性，依据迁移学习理论，对未知产地数据进行特征分析，结合PCA降维，采用K-means和SOFM聚类算法进行产地分析。结果与结论轮廓图结果表明未知产地的422个中药材聚为4类最合适，且2个算法的聚类结果具有较高的一致性。
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单位教育学院; 西安欧亚学院
