为了快速准确进行西洋参和人参的品种鉴别， 从主根横断面入手， 采集其横断面的近红外光谱， 分别从物理结构因素和化学因素方面对光谱进行了分析， 选定特定波段进行物理因素主导建模、 化学因素主导建模、 理化因素综合建模， 并对三种建模结果进行比较分析， 发现三种模型判别率都在96%以上， 都能很好的满足批量原材料快速检测的需求。 物理因素模型运算简单， 但判别率相对低。 化学因素判别率较高， 但运算量大。 理化因素综合模型判别率最高为100%， 无需预处理， 运算量小， 效果最理想， 该结果说明近红外定性判别中物理结构因素有时也发挥重要作用。 横断面鉴别法准确、 便捷， 可实际应用于企业原料药材的质量控制， 实现对原料药材的快速筛查。

基于近红外光谱分析技术结合模式判别方法建立了一种人参和西洋参鉴别的新方法。 收集根状、 根须和粉末状的样品共90份, 在有聚乙烯包装袋的情况下直接采集近红外光谱, 去除原始光谱中包装袋的显著吸收后进行了MSC与一阶导数处理, 然后采用移动窗口偏最小二乘法选择了建模光谱区间, 分别建立了PLS-DA, PCA-DA和SVM判别模型, 并对3种模型作了对比分析, 结果表明SVM判别效果最优, 其对预测集的正确判别率为100%。 该方法准确、 便捷, 可实际应用于企业原料药材的质量控制, 实现对原料药材的快速筛查<英文标题>Research on Fast Discrimination between Panax Ginseng and Panax Quinquefolium Based on Near Infrared Spectroscopy