典型文献
基于决策树的莜面近红外光谱定性分析研究
文献摘要：
针对目前莜麦产量不高,市面上存在掺假等问题,基于仅仅依靠人工检测,存在有效率低、误差大的问题,提出了一种基于近红外光谱技术和决策树的莜面面粉识别方法.采用近红外光谱仪采集180份莜面和莜面掺玉米淀粉样本的近红外光谱,使用三种方法对获得的近红外光谱进行去噪处理,使用主成分分析方法对光谱进行降维处理,最终使用决策树建立莜面识别模型,研究三种不同光谱去噪方法对决策树分类效果的影响,对比了最终分类效果的准确率.其中使用一阶导数去噪的准确率为96.67％,使用二阶导数去噪的准确率为95.00％,使用多元散射校正去噪准确率为96.67％,在使用决策树的前提下用一阶导数或者多元散射校正去噪并结合主成分分析方法对原始光谱进行数据降维是识别莜面面粉的最佳方法.
文献关键词：
莜面;近红外光谱;去噪处理;主成分分析;决策树
中图分类号：
作者姓名：
王翊同;邹其;李子熠;张天宇;李鸿强
作者机构：
河北建筑工程学院,河北张家口 075000
文献出处：
引用格式：
[1]王翊同;邹其;李子熠;张天宇;李鸿强-.基于决策树的莜面近红外光谱定性分析研究)[J].河北建筑工程学院学报,2022(04):170-175
A类：
B类：
莜面,莜麦,市面上,掺假,近红外光谱技术,面粉,红外光谱仪,玉米淀粉,三种方法,去噪处理,主成分分析方法,降维处理,终使,识别模型,去噪方法,对决,决策树分类,分类效果,一阶导数,二阶导数,多元散射校正,数据降维
AB值：
0.230787
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