2021年国赛E题：中药材的鉴别
2021年国赛E题：中药材的鉴别给出近红外、中红外光谱数据，要求识别药材种类和产地。研究对象是题目提供的数据样本及其标签。
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为什么同时研究种类和产地
药材的化学成分差异会反映在红外光谱上。不同种类之间的光谱差异可能较明显，而同一种药材不同产地之间的曲线可能很接近，产地识别因而更困难。不同药材还可能分别在近红外、中红外波段表现出较明显的差异；题目要求利用这些信息，研究样本较少时如何综合鉴别。
附件的数据结构
四份附件给出不同药材的近红外或中红外光谱。字段含义如下：
No：样本编号。Class：药材类别。OP：该种药材的产地。- 其他列：第一行是波数，单位 ；第二行起为各样本在相应波段的吸光度。
吸光度已经过仪器校正，允许出现负值。题目没有把所有负值都规定为测量错误。
问题1：鉴别不同药材的种类
使用附件 1 中几种药材的中红外光谱数据，研究不同种类的特征及差异，并鉴别药材种类。
问题2：只用中红外数据鉴别产地
附件 2 给出同一种药材的中红外数据。分析各产地的特征和差异，建立产地鉴别模型，并填写下列样本的 OP：
3、14、38、48、58、71、79、86、89、110、134、152、227、331、618。
提交表格以 No 标识样本，并在相应位置填写预测产地。
问题3：结合两种波段鉴别产地
附件 3 同时提供一种药材的近红外与中红外数据。利用这些数据鉴别产地，并在结果表中填写以下 10 个样本的 OP：
4、15、22、30、34、45、74、114、170、209。
问题4：同时识别类别和产地
附件 4 给出几种药材的近红外光谱。鉴别药材类别和产地，在结果表中分别填写 Class 与 OP 两行。指定样本为：
94、109、140、278、308、330、347。
附件与来源
- 下载本题原始题面与附件：2021-CUMCM-E-中药材的鉴别.zip（ZIP，44.6 MB；COS 存储，文件清单与校验值见包内 README）。
- 下载2021年国赛官方赛题包：E 题目录中有完整题目及四份光谱数据附件。
- 全国大学生数学建模竞赛组委会：2021年赛题发布页。正文依据完整的 3 页题面整理。原题图 1 的正文介绍写“近红外”，图下注明“中红外”；问题1及附件1的任务要求均为中红外，本词条按该任务要求表述。
本页配图来自上述官方题面或相应附件，保留原图编号；点击图片可查看大图。