根据不同中药材在近红外、中红外光谱的照射下表现的光谱特征具有较大差异，本文主要根据光谱特征进行鉴别中药材的种类及其产地。建立了数据可视化分布模型，利用了改进的K-means聚类模型、相关系数、距离判别法、平均相关系数和BP神经网络等模型。
对于问题一:首先，将附件 1 的光谱数据可视化，直观的分析了不同药材的分布特征和差异；其次，利用Python的Matplotlib库将附件1的数据绘制成直方图(见附录1)，确定了大致可分为3类；最后，建立了K-means聚类模型，第三类数据直观上差异较大，故又建立了改进的K-means聚类模型，不先指定类数，再次验证了分为3类是合理的。
对于问题二:首先，利用Matplotlib库将同一产地不同波数下的数据求均值，并可视化，分析了不同产地的特征及差异；其次，利用Python数据分析未知产地数据，与已知产地的数据进行计算相关性系数，产地的相关系数求平均，即。最大，说明属于产地；最后，建立了反向传播神经网络模型进行了第二次分产地演算，得到了产地的归属。
对于问题三:首先，利用Python的corr函数求得了未知产地和已知产地的相关系数，将同一产地的相关系
2025-04-28 18:59:57
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1.深度学习实现中草药(中药材)识别《Pytorch实现中药材(中草药)分类识别(含训练代码和数据集)》
https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129880963
2.中草药(中药材)图片数据集(Chinese-Medicine-163)：
https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129883396
2023-04-21 10:56:10
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1.中草药(中药材)图片数据集(Chinese-Medicine-163)：
https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129883396
2.深度学习实现中草药(中药材)识别《Pytorch实现中药材(中草药)分类识别(含训练代码和数据集)》
https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129880963
2023-04-09 18:58:22
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模板基于eyoucms内核制作，模板编码为UTF8，适合行业：医疗保健类企业。
2022-06-08 22:05:56
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