一种基于内源纳米性质结合机器学习的道地药材产地鉴别方法

本发明提供了一种基于内源纳米性质结合机器学习的道地药材产地鉴别方法，包括采集不同产地的标准品以及待测样品进行前处理获得滤液；基于动态光散射测定法对获得的滤液分别进行纳米特性表征，获得不同产地的标准品以及待测样品的纳米特性参数；利用机器学习算法对获得的不同产地的标准品的纳米特性参数进行方程拟合，获得用于鉴别药材产地的分类模型；利用获得的分类模型，对待测样品以及不同产地的标准品进行分类，获得以混淆矩阵形式呈现的分类结果，根据分类结果判断待测样品的产地。该方法通过表征中药提取液的多项内源纳米参数，并结合统计分析与机器学习，从而精准区分中药材的不同产地。