本研究では、近赤外分光技術と機械学習手法を組み合わせて当帰およびその4種類の類似品（独活、川芎、白朮、白芷）を識別した。異なる地域から合計191のサンプルを収集し、近赤外分光データを取得した。まず主成分分析による教師なしの可視化分析を行い、クラスター独立ソフトモード、部分最小二乗法判別分析、逆伝播人工ニューラルネットワーク、ランダムフォレスト、畳み込みニューラルネットワーク、および極限学習機の6種類の機械学習手法を用いて識別モデルを構築した。混同行列、再現率、精度、F1スコア、および正確率でモデル性能を評価した。結果は、主成分分析のスコアプロットでは5種類の生薬を有効に区別できなかったことを示した。6つの機械学習モデルの中で、極限学習機モデルが正確率、再現率、F1スコアなどの指標で最も良好な性能を示し、予測セットの正確率が100％に達し、他のモデルを大きく上回った。したがって、近赤外分光技術と極限学習機を組み合わせることで、当帰およびその4種類の類似品を正確に識別できる。

当帰;識別分析;近赤外分光;化学パターン認識;機械学習