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基于三种监督分类模型的中药材产地鉴别

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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.
Identification of Origin of Traditional Chinese Medicine Based on Three Supervised Classification Models

王静、丁学利、秦梦洁、王振立、孙亮吉

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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

中药材鉴别 导数光谱法 线性判别分析 支持向量机 集成学习

安徽省质量工程重点项目阜阳职业技术学院2021年度校级科研项目

2020jyxm14402021KYMX08

2022

枣庄学院学报
枣庄学院

枣庄学院学报

CHSSCD
影响因子：0.219
ISSN：1004-7077
年,卷(期)：2022.39(2)
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