【摘 要】
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目的采用高光谱成像技术结合化学计量学方法鉴别大花红景天和狭叶红景天。方法利用高光谱成像系统,采集大花红景天和狭叶红景天药材粉末在900~1700 nm的高光谱图像,利用标准正态变换的方法进行光谱图像预处理,基于Kennard-Stone算法将样本划分为训练集和预测集,采用连续投影算法、竞争性自适应加权采样从全波长中选取特征波长,分别建立了基于全波长段和特征波长段的支持向量机和极限学习机的判别模型。以预测集的分类准确率、均方根误差、平方相关系数为主要衡量标准,比较分析各模型的性能,选择最优的判别模型。结果不
【基金项目】
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四川省科学技术厅应用基础研究计划项目(编号:2020YJ0275),四川省中医药管理局全国第四次中药资源普查科技专项项目(编号:2019PC003),四川大学泸州市人民政府战略合作资金项目(编号:2017CDLZ-S24)。
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目的采用高光谱成像技术结合化学计量学方法鉴别大花红景天和狭叶红景天。方法利用高光谱成像系统,采集大花红景天和狭叶红景天药材粉末在900~1700 nm的高光谱图像,利用标准正态变换的方法进行光谱图像预处理,基于Kennard-Stone算法将样本划分为训练集和预测集,采用连续投影算法、竞争性自适应加权采样从全波长中选取特征波长,分别建立了基于全波长段和特征波长段的支持向量机和极限学习机的判别模型。以预测集的分类准确率、均方根误差、平方相关系数为主要衡量标准,比较分析各模型的性能,选择最优的判别模型。结果不
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