中药质量受多种因素影响,其中一个比较重要的因素就是产地,因此对中药产地进行识别就显得很有必要。首先在绪论部分介绍了中药产地识别的意义、方法及研究现状,目前中药识别研究大都基于二维数据层面,而三维数据包含更多的样品信息,可以在识别时提供更多的信息作为参考,得到的结果将更加准确,因此本文将基于三维荧光光谱技术结合多维模式识别方法对中药进行产地识别研究。选取葛根、白及、西洋参三种中药作为研究对象,结合多种多维模式识别方法来对其进行产地分类识别研究,具体内容如下:在第二章中,采集不同产地纯葛根的三维荧光光谱数据、五个不同掺假比例的掺假葛根的三维荧光数据,多维主成分分析(M-PCA)及N维偏最小二乘辨别分析(N-PLS-DA)两种多维模式识别方法分别对其数据进行分析处理。结果显示,M-PCA和N-PLS-DA对不同产地纯葛根进行分类识别都有较高的准确识别率。在对掺假葛根进行分类识别时,N-PLS-DA的结果要优于M-PCA结果。在第三章中,采集不同产地白及的三维荧光光谱数据,首先使用自加权交替三线性分解(SWATLD)对数据集进行解析,得到白及中四种组分的光谱及组分相对浓度,这些组分信息可以用来对白及进行产地识别及质量控制。此外,应用M-PCA、N-PLS-DA、展开偏最小二乘辨别分析(U-PLS-DA)、自加权交替三线性分解结合偏最小二乘辨别分析(SWATLD-PLS-DA)四种分类识别方法分别对白及产地进行识别研究。结果显示,N-PLSDA总的准确识别率98.9%,U-PLS-DA和SWATLD-PLS-DA总的准确识别率为100%。在第四章中,采集不同产地西洋参的三维荧光光谱数据,然后使用M-PCA及N-PLSDA对西洋参三维荧光数据进行分析处理。结果显示,M-PCA可以发现不同产地的西洋参有各自的聚类趋势,但是整体分类效果不理想。N-PLS-DA的分类识别效果较好,在训练集中各个产地西洋参准确识别率都达到了100%,在预测集中各个产地西洋参准确识别率也达到了98%,总体准确识别率达99%。以上内容表明三维荧光光谱结合多维模式识别方法对中药产地及掺假进行识别研究及质量评价是一种可行的手段,而且简单快捷、绿色环保。