文献类型: 中文期刊
作者: 裴艺菲 1 ; 左智天 1 ; 赵艳丽 1 ; 张庆芝 1 ; 王元忠 1 ;
作者机构: 1.云南中医学院中药学院;云南省农业科学院药用植物研究所
关键词: 重楼;衰减全反射傅立叶变换红外光谱;偏最小二乘判别分析;支持向量机;产地鉴别
期刊名称: 分析测试学报
ISSN: 1004-4957
年卷期: 2019 年 01 期
页码: 14-21
收录情况: 北大核心 ; CSCD
摘要: 测定了云南省及贵州省6个不同产地重楼的FTIR、ATR-FTIR及UV信息,并对ATR-FTIR光谱数据进行ATR校正(ATR-FTIR-A)、一阶导数(FD)、二阶导数(SD)、标准正态变量(SNV)等预处理,结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)与支持向量机(SVM)建立了单光谱与低级数据融合分类判别模型。结果表明,校正后的重楼ATR-FTIR(ATR-FTIR-A)光谱信息与KBr压片法展现的信息基本吻合; UV二阶导数图谱较原始图谱分辨率提高; ATR-FTIR-A单光谱及ATR-FTIR-A-UV低级数据融合的PLS-DA及SVM模型鉴别效果最好,预测正确率均达到100. 00%。基于ATR-FTIR-A建立的PLS-DA或SVM产地鉴别模型分类正确率高,在实际生产应用中有简便、高效、准确等优点,若采用ATR-FTIR-A-UV建立模型可进一步加强模型稳定性。
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