【摘要】 X荧光光谱分析技术的实验仅需简单预处理样品，消耗时间短，可复现率高，可对中药材元素的快速检测。

随着药品监督管理工作的不断加强和国内中药产业品质意识的提升，中药材及饮片的质量管控也面临着新的问题与挑战。对样品复杂的预处理与化学分析等往往是传统中药元素检测的必要步骤，会消耗大量人力物力进行实验。X荧光光谱分析技术的实验仅需简单预处理样品，消耗时间短，可复现率高，可对中药材元素的快速检测。围绕基于XRF光谱技术的中药材中真伪判别检测与重金属超标问题进行深入研究。采用XRF测试获取实验谱图并去除本底与基体效应。使用基于迭代离散小波变换进行背景扣除，并用康普顿归一处理方法校正元素的基体效应。基于金银花光谱中铅元素的对比分析证明，该算法可以有效消除光谱背景与基体效应的影响，将Pb元素校准曲线的决定系数由0.77提高至0.91。结果表明，Tradaboost-SVM迁移学习模型，在训练集与测试集的平均分类准确率分别为97%和94%，高于SVM模型及Adaboost传统分类模型的准确率。综上所述，基于XRF测试光谱建立了中药材元素检测方法。利用Fisher判别检验中药材真伪，较为准确并且普适性强;利用迁移学习算法提出了不同样本间高效、可行且稳定的模型迁移方法，提升了重金属超标分类的准确性。为未来大范围中草药的真伪判别与重金属超标的现场诊断提供了技术支撑。\

 

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