本论文采用基于一维红外光谱、二阶导数谱和二维相关红外谱的“红外三级鉴定法”，对黄芪进行了真伪、品种、产地、生境和等级的鉴别，对党参进行了真伪、品种和等级的鉴别；以纹党参和白条党参的红外光谱作为聚类分析的对象，在建立主成分模型的基础上，采用SIMCA聚类分析法对两类党参进行了快速的分类研究；首次基于参芪扶正注射液的中红外光谱，用偏最小二乘法（PLS）拟合建立了参芪扶正注射液中的总糖含量的预测模型。本研究为黄芪、党参及参芪扶正注射液的质量评价提供了新的方法，为科学评价地中药的质量作了有意义的探索。本论文的工作主要包括以下三部分： 1.采用“红外三级鉴定法”分别对黄芪的真伪、品种、生境、产地和等级进行了研究。实验结果显示：黄芪及其伪品刺果甘草的红外光谱有明显的差异，不同品种、不同生境、不同产地的黄芪的红外谱图也均有明显的差异，不同等级的同种黄芪差异较小。另外，本研究还采用该法分别对党参的真伪、品种和等级进行了研究。结果显示：党参及其伪品夜关门的红外光谱有明显的差异，不同品种的党参的红外光谱也有明显的差异，不同等级的纹党参的差异较小。该法为黄芪、党参的质量评价提供了科学的依据。 2.采用SIMCA聚类分析法对纹党参和白条党参的红外光谱进行了聚类分析，所建模型对纹党参和白条党参的识别率分别达到了92％和96％，拒绝率均为100％。用盲样对所建模型进行了测试，测试结果全部正确。研究表明，借助药材的整体红外光谱，用该法可实现对两类党参的快速鉴别。 3.采用水平衰减全反射（HATR）附件测定了参芪扶正注射液的中红外光谱，结合偏最小二乘法（PLS）拟合建立了参芪扶正注射液中总糖含量的预测模型。所建模型的相关系数R2达到0.9342，验证集的平均相对误差为3.34％。将此结果与近红外光谱模型的结果进行了比较，近红外光谱模型的R2值达到0.8333，验证集的平均相对误差为3.21％，两者的拟合效果和预测能力差别不大。研究结果表明，在中红外波段，尽管存在强烈水吸收干扰，但借助计算机建模分析技术同样可实现对中药注射液中组分含量的测定。这种基于中红外光谱的中药注射液快速分析技术有望应用于注射液生产过程中的在线检测和大批量产品的检测。 通过以上研究表明，红外光谱技术在中药领域中具有良好的应用前景，借助红外光谱技术，可以克服中药领域中的一些难题，有助于加快中药的现代化和国际化进程。但是，红外光谱技术在中药领域中的应用研究目前仍然停留在实验室初期阶段，在中药工业中应用这项技术，还需要持续深入的研究。