【摘 要】
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本文应用近红外光谱法(NIR)和高效液相色谱(HPLC)法分析了两种常见的中药材:青皮和陈皮。实验共采集了54个检测样品(陈皮34个和青皮20个)的NIR光谱和色谱数据。在NIR分析
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本文应用近红外光谱法(NIR)和高效液相色谱(HPLC)法分析了两种常见的中药材:青皮和陈皮。实验共采集了54个检测样品(陈皮34个和青皮20个)的NIR光谱和色谱数据。在NIR分析中,首先应用标准正态变量转换(SNV)去除斜率的变化并且校正散射的影响;然后采用连续投影算法(SPA)对NIR光谱中的对分类有益的信息进行变量提取。主成分分析(PCA)的结果显示青皮和陈皮样品被明显的分成两类。为了评价光谱数据建立的模型的准确性,本文采用了两种有监督模式识别方法:偏最小二乘法(PLS)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM)对样品进行分类。在我们的研究中,当采用SPXY算法来选取代表性的样品来组成校正集和预报集时,PLS和LS-SVM获得了更高的分类识别率。本文也构建了色谱指纹图谱,从PCA,LS-SVM和PLS的结果发现,色谱法和光谱法用于青皮和陈皮的分类鉴定结果无明显差异。
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