【摘 要】
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为快速鉴别中药材产地,基于中红外光谱数据,采用导数光谱法(一阶导数光谱法、二阶导数光谱法)、标准正态变量变换和多元散色校正等预处理方法并依据标准差法提取特征波段.利用线性判别分析、支持向量机、集成学习三种有监督分类模型与处理后的数据进行交叉组合鉴别.结果显示,二阶导数预处理方法与集成学习模型为最优组合,其训练集准确率达99.4％,检验集准确率达100％.该方法能准确地鉴别中药材产地,且速度快、成本低,为中药材的有效鉴别提供了借鉴.
【机 构】
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阜阳职业技术学院 基础教学部,安徽 阜阳 236000;枣庄学院 数学与统计学院,山东 枣庄 277160
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为快速鉴别中药材产地,基于中红外光谱数据,采用导数光谱法(一阶导数光谱法、二阶导数光谱法)、标准正态变量变换和多元散色校正等预处理方法并依据标准差法提取特征波段.利用线性判别分析、支持向量机、集成学习三种有监督分类模型与处理后的数据进行交叉组合鉴别.结果显示,二阶导数预处理方法与集成学习模型为最优组合,其训练集准确率达99.4％,检验集准确率达100％.该方法能准确地鉴别中药材产地,且速度快、成本低,为中药材的有效鉴别提供了借鉴.
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