基于稀疏主成分分析特征选择算法的山楂叶产地判别模型研究

为实现山楂叶产地的快速判别,提出一种基于稀疏主成分分析特征选择（SPCAFS）与支持向量机（SVM）建模的定性分析方法。采用近红外积分球漫反射光谱法采集6个产地共41批山楂叶123份样品的近红外光谱图,经数据预处理后,通过SPCAFS对代表性特征波段进行选择,并采用SVM建立山楂叶近红外产地判别模型。模型与连续投影（SPA）,正则化自表示（RSR）和稀疏子空间聚类（SSC）3种特征选择算法进行对比,以准确率、精确度和灵敏度作为评价标准,评估所提模型的预测性能。结果显示,SPCAFS的特征波段数相比于全波长建模从1 500减少到21,预测结果的准确率和精确度分别从78%、76%提升至97%、100%。同时,相比于SPA、RSR、SSC算法,准确率分别提升了6%、3%、3%,精确度分别提升了13%、10%、5%,模型的预测能力得到显著提升,基于SPCAFS的SVM判别模型可实现山楂叶南北产地的快速判别。     

悬浮液进样-FAAS测定不同年限党参中的4种微量元素

为了探讨不同生长年限对党参质量控制的影响,同时建立快速测定党参中微量铁、铜、锌、锰的方法.采用悬浮液进样-FAAS用于党参样品的测定,悬浮于琼脂胶体中,直接喷入空气-乙炔火焰中,用标准加入法测定.不同生长年限的党参中微量元素的含量变化存在一定的规律性,这主要与中药材的生长年限有关,其次与中药材的产地有关;Fe元素含量较...     

基于可扩展的自表示学习波段选择算法在近红外光谱回归建模中的影响研究

该文提出了一种基于可扩展的自表示学习（SOP－SRL）波段选择与偏最小二乘（PLS）建模的定量模型分析方法,以安胎丸指标含量阿魏酸、黄芩苷和汉黄芩苷为研究对象,通过SOP－SRL选取代表性波段,采用PLS建立近红外光谱回归模型,并与相关系数法（CC）、正则化自表示学习算法（RSR）和稀疏子空间聚类法（SSC）3种波段选择算法的建模结果进行对比,以校正决定系数（R2c）、校正均方根误差（RMSECV）、预测决定系数（R2p）和预测均方根误差（RMSEP）为评价标准,对回归模型的预测性能进行评估。结果显示,SOP－SRL在3种数据集上均取得了较好的结果,建模波段从全波长的800分别减少到70、67、87;RMSEP分别从0.080 1、6.349 5、0.742 5下降到0.065 3、3.620 8、0.407 3,分别下降了18%、43%、45%;相应的R2p分别从0.911 9、0.879 4、0.915 8提高到0.938 8、0.952 6、0.970 1,分别提高了3%、8%、6%。结果表明,经SOP－SRL波长选择后模型的预测能力相比于其他几种算法得到显著提升,基于SOP－SRL的PLS模型可以实现安胎丸指标含量的快速检测。     

基于局部加权偏最小二乘的近红外光谱分析方法研究

针对近红外光谱分析技术中分析对象非线性现象突出的情况,提出了一种新的模型计算方法——局部加权偏最小二乘法(LWPLS)。以安胎丸为研究对象,采用LWPLS算法进行其近红外定量模型的建立,并比较偏最小二乘法(PLS)与LWPLS两种算法建立定量模型的精度。结果测得两种算法建立的校正模型中,阿魏酸的模型相关系数(R~2)分别为0.785 5、0.971 9,预测误差均方根(RMSEP)分别为0.126 6、0.043 8,相对预测误差(RE)分别为12.66%、9.18%;洋川芎内酯A的R~2分别为0.886 4、0.964 9,RMSEP分别为0.114 8、0.077 1,RE分别为14.01%、7.81%,显示LWPLS算法建立的模型精度更高。研究表明,采用LWPLS算法可提高安胎丸定量模型的准确性,具有可推广性和广泛的应用性。