文献类型： 中文期刊
作者： 丁于刚 1 ; 李鹂 2 ; 左智天 3 ; 李佑稷 2 ;
作者机构： 1.云南中医药大学中药学院
2.吉首大学生物资源与环境科学学院
3.云南省农业科学院药用植物研究所
关键词： 杜仲;二维相关光谱;深度学习;判别模型
期刊名称： 中药与临床
ISSN： 1674-926X
年卷期： 2023 年 001 期
页码： 16-19,28
摘要： 目的：对来自全国13个省市共171个杜仲茎和叶样本进行光谱分析，结合深度学习建立不同产地判别模型，为其资源合理开发利用提供依据。方法：以13个产地的杜仲茎和叶为实验材料，分别检测其近红外光谱，结合二维光谱算法和残差卷积神经网络建立模式识别模型。结果：基于同步二维相关光谱的模型在卷积层数为26层及以上时均取得了100%的分类正确率，而基于异步二维相关光谱的模型预测集正确率低于30%。结论：表明该模型能够应用于不同产地杜仲药材的鉴别。
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