【摘 要】
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目的建立来源于不同产地党参的分类模型。方法采用近红外光谱技术结合化学计量学方法鉴别党参产地,采用主成分分析考察分类的可能性和趋势,采用随机森林算法建立分类模型并选
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目的建立来源于不同产地党参的分类模型。方法采用近红外光谱技术结合化学计量学方法鉴别党参产地,采用主成分分析考察分类的可能性和趋势,采用随机森林算法建立分类模型并选择出特征变量,再用所选变量建立径向基函数神经网络模型。结果对于随机森林算法,袋外估计的准确率为86.96%,检验集准确率为100%;基于随机森林算法选出的特征变量,径向基函数神经网络模型的训练集和检验集的准确率都高达100%。结论初步研究表明,色谱指纹图谱结合化学计量学能有效的区分不同产地的党参。
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