文献类型：期刊文章

作　　者：陶益[1] 陈林[1] 江恩赐[1] 颜继忠[1]

TAO Yi;CHEN Lin;JIANG En-ci;YAN Ji-zhong(Group of Intelligent Manufacturing,Institute of Chinese Materia Medica,College of Pharmaceutical Science,Zhejiang University of Technology,Hangzhou 310014,China)

机构地区：[1]浙江工业大学药学院中药研究所中药智能制造组,浙江杭州310014

出　　处：《中国中药杂志》

基　　金：国家自然科学基金项目(81703701)。

年　　份：2020

卷　　号：45

期　　号：22

起止页码：5438-5442

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAB、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、EMBASE、IC、JST、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：21世纪,人工智能的崛起标志着世界进入工业4.0时代。随着计算机、电子信息科学等应用领域迅猛发展,机器学习作为人工智能的核心智慧,为中药现代化提供了方法学上的新思路。将支持向量机(support vector machines, SVM)、极限学习机(extreme learning machine, ELM)、卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)、循环神经网络(recurrent neural network, RNN)等机器学习方法与高光谱成像技术融合,用于中药真伪鉴定、硫熏鉴别、产地区分、含量测定、霉菌检测等,可以很大程度上解决中药质量难以严格把控的问题。该文总结了近年高光谱成像技术(hyperspectral imaging, HSI)结合机器学习方法在中药领域中的应用,重点介绍了高光谱成像技术的原理、图像预处理方法和深度学习算法,并对未来高光谱成像技术在中药领域的发展前景进行展望。

关 键 词：高光谱成像技术  人工智能 深度学习  中药

分 类 号：R2-03[中医学类] TP751] TP18]