基于潜在语义分析与NIR的中药材分类研究 |
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引用本文: | 陈晓峰,龙长江,牛智有,朱凯.基于潜在语义分析与NIR的中药材分类研究[J].光学学报,2014(9). |
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作者姓名: | 陈晓峰 龙长江 牛智有 朱凯 |
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作者单位: | 华中农业大学工学院; |
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基金项目: | 国家自然科学基金(61007058);中央高校基本科研业务费专项基金(2014JC001) |
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摘 要: | 基于近红外光谱(NIR)和潜在语义分析(LSA)方法,对5种典型壮阳中药材进行分类鉴别研究。利用潜在语义分析对光谱预处理后的5种壮阳中药材光谱数据进行特征提取和鉴别分类后,将经光谱预处理和主成分分析(PCA)提取特征后的光谱特征数据分别带入K近邻(KNN)、BP神经网络(BP-ANN)和偏最小二乘支持向量机(LSSVM)三种典型的分类模型进行分类,并将结果与潜在语义分析模型结果进行对比。在4119.20~9881.46cm-1波数范围内,NIR光谱数据经多元散射校正(MSC)预处理后,代入潜在语言空间维数为3时所建立的LSA分类模型,训练集和测试集准确率均达到了100%。结果表明,在壮阳类中药材的近红外光谱分析鉴别中,潜在语义分析可以作为一种全新的提取光谱信息并分类的方法,具有较好的运用前景和实际意义。
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关 键 词: | 光谱学 潜在语义分析 近红外光谱 壮阳中药材 |
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