%0 Journal Article
%T 近红外光谱法最小二乘双胞胎支持向量机的应用研究
%A 宋相中
%A 陈昌洲
%A 闵顺耕
%A 何雄奎
%A 李铮
%A 米津锐
%A 张录达
%J 分析化学
%P 950-954
%D 2012
%R 10.3724/SP.J.1096.2012.11054
%X 依据中药大黄的近红外光谱信息,采用最小二乘双胞胎支持向量机(LSTSVM)算法,通过MATLAB软件编程,建立参数可优化识别模型,实现了对中药大黄的真伪鉴别。将实验材料98个大黄样品随机划分为训练集和测试集,对于训练集60个样品采用留1/5法交叉验证优化模型参数,以所选最优化参数结合训练集样品的近红外光谱建立最优识别模型,对测试集的38个样品的真伪进行识别,识别率可达97.4%。结果表明,LSTSVM算法是一种有效的识别方法,可依据中药大黄的近红外光谱对其真伪进行快速识别。同时,本研究将大黄样品6次随机划分为训练集和测试集,建模预测平均识别率为93.4%,表明采用LSTSVM算法建立识别模型具有较好的稳健性。
%K 最小二乘双胞胎支持向量机
%K 近红外光谱
%K 化学计量学
%K 大黄
%U http://210.14.121.5:8080/fxhx/CN/abstract/abstract173.htm