【摘 要】
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为实现山楂叶产地的快速判别，提出一种基于稀疏主成分分析特征选择（SPCAFS）与支持向量机（SVM）建模的定性分析方法。采用近红外积分球漫反射光谱法采集6个产地共41批山楂叶123份样品的近红外光谱图，经数据预处理后，通过SPCAFS对代表性特征波段进行选择，并采用SVM建立山楂叶近红外产地判别模型。模型与连续投影（SPA），正则化自表示（RSR）和稀疏子空间聚类（SSC）3种特征选择算法进行对比
【机 构】
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陕西科技大学电子信息与人工智能学院
【基金项目】
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国家药品监督管理局药品快速检验技术重点实验室开放课题（KF2022006）； 广州市科技计划项目珠江科技新星专项（201610010113）；
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为实现山楂叶产地的快速判别，提出一种基于稀疏主成分分析特征选择（SPCAFS）与支持向量机（SVM）建模的定性分析方法。采用近红外积分球漫反射光谱法采集6个产地共41批山楂叶123份样品的近红外光谱图，经数据预处理后，通过SPCAFS对代表性特征波段进行选择，并采用SVM建立山楂叶近红外产地判别模型。模型与连续投影（SPA），正则化自表示（RSR）和稀疏子空间聚类（SSC）3种特征选择算法进行对比，以准确率、精确度和灵敏度作为评价标准，评估所提模型的预测性能。结果显示，SPCAFS的特征波段数相比于全波长建模从1 500减少到21，预测结果的准确率和精确度分别从78%、76%提升至97%、100%。同时，相比于SPA、RSR、SSC算法，准确率分别提升了6%、3%、3%，精确度分别提升了13%、10%、5%，模型的预测能力得到显著提升，基于SPCAFS的SVM判别模型可实现山楂叶南北产地的快速判别。
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