樊凤杰，轩凤来，白 洋，纪会芳

1.燕山大学电气工程学院，河北 秦皇岛 066004 2.联勤保障部队第九八四医院，北京 100094

引 言

中药是我国中华民族的瑰宝，经过几千年的积累和研究，中药在临床应用中发挥着巨大的作用。中药药性是对中药性质与功能的高度概述，是中医药理论的核心，从整体角度了解和研究中药药性，对中医药理论的发展和传承具有重大意义。近年来，许多学者在药性模式识别、中药药性组合与药性及功效的关系、药性表征模式等领域进行了深入研究[1-3]。王晓燕等采用GC-MS技术对寒热性药物进行检测，通过不同模式识别方法建立了药性的判别模型[4]。吴思媛等采用RF和SVM等方法对寒热类中药进行分类，结果显示，RF分类正确率为87.5%，SVM分类正确率为92.5%，RPART分类正确率为95.2%[5]。陈昭等借助LS-SVM算法建立了以药性为基础的清热药分类模型，其正确率达到79.2%[6]。

本文将三维荧光光谱技术应用到中药药性模式识别领域，针对光谱数据的非线性特征，利用局部线性嵌入算法(local linear embedding，LLE)对寒性和温性中药光谱数据进行特征提取，并结合随机森林(random forest，RF)、支持向量机(support vector machine，SVM)分别建立LLE-RF、LLE-SVM分类识别模型，研究不同分类模型对中药药性的分类识别效果。

1 基本原理

1.1 LLE算法

LLE算法是针对非线性数据的一种降维技术，且能够使降维后的数据保持原有的拓扑结构。该算法是假设高维数据集中的每一个数据点都可以用它临近的若干个数据点近似线性表示，将整个高维数据集分解成若干个具有线性特征的流形区域，并寻求最优权值映射矩阵，来最小化数据集重构后的误差，从而达到降维的目的。……