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基于近红外光谱(NIR)和潜在语义分析(LSA)方法,对5种典型壮阳中药材进行分类鉴别研究。利用潜在语义分析对光谱预处理后的5种壮阳中药材光谱数据进行特征提取和鉴别分类后,将经光谱预处理和主成分分析(PCA)提取特征后的光谱特征数据分别带人K近邻(KNN)、BP神经网络(BP-ANN)和偏最小二乘支持向量机(LS-SVM)三种典型的分类模型进行分类,并将结果与潜在语义分析模型结果进行对比。在4119.20~9881.46cm。波数范围内,NIR光谱数据经多元散射校正(MSC)预处理后,代入潜在语言空间维数