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测定了41个大黄（Rhubarb）样品的近红外光谱数据,结合径向基函数神经网络模型,对正品与非正品大黄加以鉴别。为了提高神经网络的训练速度,在利用径向基函数神经网络建立模型之前,通过小波变换压缩了光谱变量,分析了建立模型的参数。结果表明,该法对大黄样品的识别正确率达97.56%,可用于大黄中药生产的质量控制。