| 拉曼光谱技术结合主成分分析-支持向量机对砷类矿物药的分类识别研究 |
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| 引用本文： | 韩斯琴高娃,李楠,薛兰,哈斯乌力吉. 拉曼光谱技术结合主成分分析-支持向量机对砷类矿物药的分类识别研究[J]. 分析科学学报, 2022, 38(2): 224-228. DOI: 10.13526/j.issn.1006-6144.2022.02.016 |
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| 作者姓名： | 韩斯琴高娃 李楠 薛兰 哈斯乌力吉 |
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| 作者单位： | 内蒙古民族大学附属医院,内蒙古通辽028043;哈尔滨工业大学可调谐(气体)激光技术国家重点实验室,黑龙江哈尔滨150080,东北农业大学文理学院,黑龙江哈尔滨150030;哈尔滨工业大学可调谐(气体)激光技术国家重点实验室,黑龙江哈尔滨150080,内蒙古民族大学附属医院,内蒙古通辽028043,哈尔滨工业大学可调谐(气体)激光技术国家重点实验室,黑龙江哈尔滨150080 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;内蒙古自治区自然科学基金项目;内蒙古民族大学科学研究项目 |
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| 摘 要： | 为了快速检测砷类矿物药,建立了拉曼光谱技术结合主成分分析(PCA)-支持向量机(SVM)分类识别砷类矿物药的新方法.首先对雄黄、雌黄、信石和砒霜的拉曼光谱进行了归属,并进行了 PCA-SVM分类识别.然后分别测定了五个批次雄黄的拉曼光谱,并进行了 PCA-SVM分类识别,最后对其拉曼光谱的差异进行了分析.该方法快速、方...
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| 关 键 词： | 拉曼光谱 主成分分析法 支持向量机法 砷类矿物药 分类识别 |
Study on Classification and Identification of Arsenic Mineral Drugs by Raman Spectroscopy Combined with PCA-SVM |
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| HAN Siqingaowa,LI Nan,XUE Lan,HASI Wuliji. Study on Classification and Identification of Arsenic Mineral Drugs by Raman Spectroscopy Combined with PCA-SVM[J]. Journal of Analytical Science, 2022, 38(2): 224-228. DOI: 10.13526/j.issn.1006-6144.2022.02.016 |
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| Authors: | HAN Siqingaowa LI Nan XUE Lan HASI Wuliji |
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