基于高光谱数据的乳香产地快速鉴别

程介虹; 陈争光

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基于高光谱数据的乳香产地快速鉴别

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乳香在中医药中有着较高的药用价值,不同产地乳香的药用价值不同,为实现乳香产地分类的快速无损检测,基于高光谱技术,提出一种快速检测方法,以解决中药流通中乳香产地混杂的问题.以三个产地的乳香样品为研究对象,利用高光谱技术,采用归一化方法对光谱数据进行预处理,对预处理后的光谱数据通过连续投影算法(SPA)提取出20个特征波长,以所提取的特征波长作为输入变量,建立极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)和线性判别分析(LDA)三种分类模型,进行预测判别,并与全谱模型的预测准确率进行比较,寻找一种高效的乳香产地判别模型.结果发现,SPA-ELM、SPA-LDA模型的预测准确率均为100％,两种方法均可实现乳香产地的快速、无损鉴别.研究为乳香产地的快速无损检测分析提供参考.

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来源
《黑龙江八一农垦大学学报》 |2021年第4期|93-98|共6页
作者
程介虹; 陈争光;
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作者单位

黑龙江八一农垦大学信息与电气工程学院大庆 163319;

黑龙江八一农垦大学信息与电气工程学院大庆 163319;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类光谱学;
关键词
乳香; 高光谱; 连续投影算法; 极限学习机; 支持向量机; 线性判别分析; 产地判别;

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