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摘要
目的：对来自全国13个省市共171个杜仲茎和叶样本进行光谱分析，结合深度学习建立不同产地判别模型，为其资源合理开发利用提供依据。方法：以13个产地的杜仲茎和叶为实验材料，分别检测其近红外光谱，结合二维光谱算法和残差卷积神经网络建立模式识别模型。结果：基于同步二维相关光谱的模型在卷积层数为26层及以上时均取得了100%的分类正确率，而基于异步二维相关光谱的模型预测集正确率低于30%。结论：表明该模型能够应用于不同产地杜仲药材的鉴别。
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单位云南中医药大学; 云南省农业科学院药用植物研究所
