典型文献
基于三种监督分类模型的中药材产地鉴别
文献摘要：
为快速鉴别中药材产地,基于中红外光谱数据,采用导数光谱法(一阶导数光谱法、二阶导数光谱法)、标准正态变量变换和多元散色校正等预处理方法并依据标准差法提取特征波段.利用线性判别分析、支持向量机、集成学习三种有监督分类模型与处理后的数据进行交叉组合鉴别.结果显示,二阶导数预处理方法与集成学习模型为最优组合,其训练集准确率达99.4％,检验集准确率达100％.该方法能准确地鉴别中药材产地,且速度快、成本低,为中药材的有效鉴别提供了借鉴.
文献关键词：
中药材鉴别;导数光谱法;线性判别分析;支持向量机;集成学习
中图分类号：
作者姓名：
王静;丁学利;秦梦洁;王振立;孙亮吉
作者机构：
阜阳职业技术学院 基础教学部,安徽 阜阳 236000;枣庄学院 数学与统计学院,山东 枣庄 277160
文献出处：
引用格式：
[1]王静;丁学利;秦梦洁;王振立;孙亮吉-.基于三种监督分类模型的中药材产地鉴别)[J].枣庄学院学报,2022(02):24-30
A类：
B类：
监督分类,分类模型,中药材产地,产地鉴别,快速鉴别,中红外光谱,光谱数据,一阶导数,二阶导数光谱法,标准正态变量变换,预处理方法,标准差法,提取特征,特征波段,线性判别分析,有监督,集成学习模型,最优组合,训练集,中药材鉴别
AB值：
0.244965
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
