对60种植物类中药提取物的红外光谱药性特征标记及其模式识别模型进行评价筛选。利用傅里叶变换红外光谱结合(linear discriminant analysis,LDA),(logistic discriminant analysis,Logistic-DA),(principal component analysis-linear discriminant analysis,PCA-LDA),(partial least-squares discriminant analysis,PLS-DA),(random forest,RF),(support vector machine,SVM)六种模式识别技术进行研究。水提取组采用加热回流提取1.5h,无水乙醇、氯仿、石油醚提取组采用室温超声提取45min。首先分别建立六种模式识别模型,然后采用四种统计方法综合识别,包括60味中药组内回代、60味中药10次迭代5折交叉验证、48味中药训练集、12味中药测试集。选取组内回代识别正确率、交叉验证识别正确率、组外预测正确率同时很高,且理论图谱反映寒热中药原始图谱分布特征者为适宜模型。LDA和SVM是水提取物红外光谱的适宜模式识别模型,LDA是无水乙醇提取物红外光谱的适宜模式识别模型,SVM是氯仿提取物红外光谱的适宜模式识别模型,石油醚提取识别效果不佳。结论:根据适宜识别模型,通过红外光谱数据可识别表征中药寒热成分和寒热程度的特征参数,寒热成分特征参数为与红外光谱吸收位置波谱相对应的识别模型的识别系数,识别系数大于零为寒性标记,识别系数小于零为热性标记;寒热程度特征参数为识别模型的识别得分,得分越大(正值)则寒性越强,得分越小(负值)则热性越强。