检索结果-南通市图书馆

光谱学与光谱分析 2018年第3期38卷 794-799页

作者：赖添悦蔡逢煌彭昕柴琴琴李玉榕王武福州大学电气工程与自动化学院福建福州350116 浙江医药高等专科学校制药工程学院浙江宁波315100 福建省医疗器械和医药技术重点实验室福建福州350116

三叶青是我国珍稀中药材,具有多种疗效,但不同产地的三叶青有效成分含量差异悬殊,为防止三叶青以次充好,其产地鉴别尤为重要。以浙江、云南、安徽、广西和湖北五个产地的三叶青为研究对象,利用傅里叶变换近红外光谱分析仪(Fourier trans... 详细信息

三叶青是我国珍稀中药材,具有多种疗效,但不同产地的三叶青有效成分含量差异悬殊,为防止三叶青以次充好,其产地鉴别尤为重要。以浙江、云南、安徽、广西和湖北五个产地的三叶青为研究对象,利用傅里叶变换近红外光谱分析仪(Fourier transform near infrared spectroscopy,FT-NIR)收集4 000~10 000cm-1范围内的近红外光谱,由于三叶青近红外光谱数据还未完善,因此在其产地鉴别上,应对鉴别算法提出更高的要求,即在实现三叶产地鉴别的同时,还要能够有效地识别出其他或未知新产地的三叶青。针对这一问题,本文结合三叶青近红外光谱数据的特点,对算法共做了三方面改进:(1)从距离的角度估计样本的概率密度;(2)以训练样本可信度的方式计算带宽参数;(3)在未知新产地的识别上,提出一种基于训练集样本的概率密度函数的识别方法。结果表明,该算法对训练集样本的识别精度达到了100%,且在140组预测集样本中,只有3组样本识别出错,并能够100%地识别出未知新产地的三叶青,说明基于核密度估计的改进算法在三叶青产地鉴别上,不仅鉴别精度高,且能够有效识别出其他或未知新产地的三叶青。

关键词：三叶青产地鉴别核密度估计未知新产地近红外光谱

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