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基于FT-NIR和ATR-FTIR技术结合化学计量学方法快速、准确鉴别不同地理来源的草果

文献类型： 中文期刊

作者： 苏俊宇 1 ; 杨绍兵 1 ; 王元忠 1 ;

作者机构： 1.云南省农业科学院药用植物研究所

关键词： 草果;化学计量学;机器学习;二维相关光谱;地理来源

期刊名称： 分析测试学报

ISSN： 1004-4957

年卷期： 2025 年 44 卷 006 期

页码： 1043-1054

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 该研究采用傅里叶变换近红外光谱（FT-NIR）、衰减全反射傅里叶变换红外光谱（ATR-FTIR）及二维相关光谱（2DCOS）技术，结合化学计量学与深度学习建立偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和残差卷积神经网络（ResNet）判别模型，对7个主产区（221份）的草果样本进行快速、准确溯源。结果表明：ATR-FTIR光谱数据经二阶导数（2nd）+标准正态变换（SNV）预处理后建立的PLS-DA模型性能最好（95.31%），但FT-NIR光谱数据的最佳预处理为2nd。基于FT-NIR和ATR-FTIR的同步2DCOS图像建立的ResNet模型不需要筛选最佳预处理和复杂的数据转换，即可达到100%的准确率。其中，基于FT-NIR数据转化的同步2DCOS图像建立的ResNet模型的迭代次数最少、耗时最短、成本最低。该研究为鉴别不同地理来源的草果提供了一种快速、准确的新方法，为草果质量等级评价体系的进一步研究奠定了基础。

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