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通过药品的可见-近红外光谱数据,提出基于支持向量机（SVM）和BP神经网络来定量分析药品中组分含量的检测方法,建立相应的药品组分含量的预测模型。以2002年国际扩散反射会议（IDCR）发布的可见-近红外药片数据集为研究对象进行分析研究。结果表明：SVM法所建模型的预测精度明显高于BP神经网络模型,可以较好地应用于可见-近红外光谱检测药品,为药品检测提供了一种准确、有效的方法。