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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