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近红外光谱与决策树算法联用快速鉴别苍耳掺伪
编辑人员丨2023/8/5
目的 基于近红外光谱与决策树算法联用,开发一种模式识别方法快速鉴别正品苍耳、 掺伪蒙古苍耳、 偏基苍耳、 刺苍耳的种类和预测掺伪含量.方法 通过采集194批不同产地的苍耳近红外光谱,采用主成分分析法提取特征信息,基于决策树CART算法,建立正品苍耳与掺伪苍耳的定性判别模型和掺伪量的定量预测模型.结果 光谱数据经一阶求导、矢量归一法、Norris Derivative滤波平滑处理后,提取8个主成分的21个特征向量,苍耳种类定性判别模型的建模参数.最大深度参数为7,最小内部分裂节点样本数参数为6,最小叶节点样本数参数为2,模型类别拟合良好,对预测集判别准确率达95.23％.苍耳掺伪量定量预测模型的建模参数,最大深度参数为5,最小内部分裂节点样本数参数为4,最小叶节点样本数参数为1,模型拟合相关系数为0.9751,掺伪量预测准确.结论 该模型可用于苍耳种属大量样品在线品质检测,为其质量评价提供一种新方法.
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编辑人员丨2023/8/5
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