黄芪作为药食同源的传统中草药之一,具有增强免疫力、抗氧化、抗衰老、抗肿瘤、降血糖、保护肝肾等重要的药理作用,对预防和治疗人类疾病起到了至关重要的作用。随着黄芪药用价值和市场需求的持续增加,对其质量控制与品质评价显得尤为重要。传统分析方法的样品制备复杂,难以实现中药质量的实时快速分析。激光诱导击穿光谱（LIBS）和红外光谱（IR）分析技术具有无需复杂样品前处理过程、操作简便、快速分析等显著优势,已成为中药质量控制与快速评价的有效工具。但是由于中药基体和化学成分的复杂性与多样性,复杂高维的LIBS或IR光谱中不仅包含目标组分的特征信息,还包含大量的干扰信息,进而导致传统分析方法很难得到令人满意的分析结果。借助人工智能和化学计量学技术能够最大限度地从复杂的光谱数据中提取有用信息,进而实现黄芪药材及其制剂复杂体系的精准分析。本论文从中药质量控制及快速评价的实际需求出发,以黄芪及其制剂为研究对象,发展并建立了基于LIBS、IR光谱技术与化学计量学结合的黄芪药材及其制剂质量评价方法,重点研究了基于光谱融合技术结合随机森林（RF）对黄芪及制剂的判别分析,为中药质量控制与快速评价提供新的思路和方法。本论文的主要的研究内容如下:（1）以黄芪为研究对象,从药材产地判别角度出发,建立基于LIBS、IR和光谱融合结合主成分分析（PCA）和RF的黄芪产地判别方法。首先,采用基于PCA的无监督判别模式对采集到的LIBS和IR光谱以及融合光谱进行分析从而实现对黄芪的初步判别;然后,基于交叉验证优化选择LIBS光谱的预处理方法,基于最佳光谱预处理方法建立RF判别模型;其次,基于交叉验证优化选择IR光谱的预处理方法,基于最佳光谱预处理方法并结合变量重要性测量（VIM）提取特征变量建立RF判别模型。再次,建立LIBS和IR的初级数据融合RF模型并与单一LIBS和IR模型的预测结果进行比较;最后,建立基于VIM结合初级和中级数据融合的RF判别分析模型,并比较基于不同数据融合建立的RF判别模型的预测性能。结果表明,与单一LIBS或IR光谱相比,基于数据融合策略的RF判别模型取得的判别结果更好。其中,基于VIM结合初级数据融合的RF模型不仅获得了较好的判别结果,运算效率也相对较高,该模型判别灵敏度、特异度和准确率分别为0.9667、0.9833和0.9778。因此,本章建立了一种基于VIM的LIBS和IR初级光谱融合结合RF的判别分析方法,为黄芪的产地判别提供新的思路和方法。（2）以中药制剂黄芪颗粒为研究对象,分别建立基于LIBS、IR和光谱融合结合RF的黄芪颗粒生产厂家的判别方法。首先,基于交叉验证优化选择黄芪颗粒LIBS光谱的预处理方法和变量选择方法VIM的变量重要性阈值,基于最佳预处理方法和变量重要性阈值优化输入变量并建立RF判别模型;然后,基于交叉验证优化选择黄芪颗粒IR光谱的预处理方法和变量选择方法VIM的变量重要性阈值,基于最佳预处理方法和变量重要性阈值优化输入变量并建立RF判别模型;最后,进一步建立基于VIM结合初级和中级数据融合的RF判别模型并与基于单一LIBS和IR的模型预测性能进行比较。结果表明,相比于单一光谱,两种数据融合方法都有效的提高了模型的预测性能。其中,基于中级数据融合的模型的预测性能最好,判别灵敏度、特异度和准确率分别为0.9778、0.9886和0.9852。因此,本章建立了一种基于LIBS和IR的中级光谱融合结合RF算法的判别分析方法,为黄芪颗粒的鉴别提供新的方法和思路。