拉曼光谱技术结合主成分分析-支持向量机对砷类矿物药的分类识别研究

韩斯琴高娃; 李楠; 薛兰; 哈斯乌力吉

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拉曼光谱技术结合主成分分析-支持向量机对砷类矿物药的分类识别研究

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为了快速检测砷类矿物药,建立了拉曼光谱技术结合主成分分析(PCA)-支持向量机(SVM)分类识别砷类矿物药的新方法。首先对雄黄、雌黄、信石和砒霜的拉曼光谱进行了归属,并进行了PCA-SVM分类识别。然后分别测定了五个批次雄黄的拉曼光谱,并进行了PCA-SVM分类识别,最后对其拉曼光谱的差异进行了分析。该方法快速、方便、准确,为砷类矿物药的检测和质量控制提供了潜在应用价值。

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来源
《分析科学学报》 |2022年第2期|224-228|共5页
作者
韩斯琴高娃; 李楠; 薛兰; 哈斯乌力吉;
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作者单位

内蒙古民族大学附属医院;

东北农业大学文理学院;

哈尔滨工业大学可调谐(气体)激光技术国家重点实验室;

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正文语种 chi
中图分类拉曼光谱分析法;
关键词
拉曼光谱; 主成分分析法; 支持向量机法; 砷类矿物药; 分类识别;

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