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基于NIRS技术和PCA-SVM算法6种树脂及其他类中药的快速鉴别 被引量：10
1
作者 魏从师 雷福汉 +4 位作者 艾伟霞 冯晶 郑虹 马丹 石新华 《中国实验方剂学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2017年第9期17-23,共7页
目的:利用近红外漫反射光谱(NIRS)法,结合主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)联用算法,建立6种树脂及其他类中药安息香(Benzoinum),琥珀(Succinum),没药(Myrrha),乳香(Olibanum),松香(Colophonium),天竺黄(Bambusaen Concretio Silicea)... 目的:利用近红外漫反射光谱(NIRS)法,结合主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)联用算法,建立6种树脂及其他类中药安息香(Benzoinum),琥珀(Succinum),没药(Myrrha),乳香(Olibanum),松香(Colophonium),天竺黄(Bambusaen Concretio Silicea)的NIR模式识别模型,用于该6味中药的快速鉴别。方法:收集上述6种中药样品,经性状鉴别和理化分析确定正品药材55批,粉碎成均匀粉末,在4 000~12 000 cm^(-1)光谱区,采集各样品粉末的NIR光谱,选取特征谱段9 000~5 400,5 000~4 000 cm^(-1)为建模谱段,分别采用矢量归一化法(vector normalization,VN),一阶导数法(first derivative,FD),二阶导数法(second derivative,SD)3种不同光谱预处理方法进行预处理并分别进行PCA降维。根据主成分空间散点图,优选最佳预处理方法。利用最佳预处理方法处理后光谱的PCA降维数据,建立SVM模式识别模型,SVM模型参数c和g采用网格搜索法结合五折交叉验证进行寻优。对比不同主成分数所建PCA-SVM模型的预测准确率,确定最佳的主成分数,最终建立6种中药NIR快速鉴别模型。结果:在9 000~5 400,5 000~4 000 cm^(-1)建模谱段,确定最佳光谱预处理方法为SD,SD预处理光谱PCA降维后,确定最佳主成分数为3个,累计贡献率达93.57%。经网格搜索法确定最佳SVM建模参数组为c=65 536,g=512。所建PCA-SVM模型对训练集和验证集样品预测正确率均达100%,模型五折交叉验证准确率亦达100%。结论:所建的6种中药NIR光谱PCA-SVM鉴别模型,预测准确率高,模型预测能力强,结合NIRS技术无损、快速的优点,该模型可用于上述6种中药的无损、快速鉴别。 展开更多
关键词 近红外漫反射光谱 主成分分析 支持向量机 树脂及其他类中药 模式识别 空间散点图 网格搜索 快速鉴别
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基于30个形态性状的中国杏属(Armeniaca Scop.)植物分类学研究 被引量：9
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作者 王家琼 吴保欢 +3 位作者 崔大方 羊海军 黄峥 齐安民 《植物资源与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期103-111,共9页
基于与叶和果实相关的30个形态性状(包括20个定性性状和10个定量性状)对中国杏属(Armeniaca Scop.)11种3变种进行了UPGMA聚类分析和主成分分析;在主成分分析基础上,构建了中国杏属植物的OTU散点图;并且,结合降水量分布图绘制了中国杏属... 基于与叶和果实相关的30个形态性状(包括20个定性性状和10个定量性状)对中国杏属(Armeniaca Scop.)11种3变种进行了UPGMA聚类分析和主成分分析;在主成分分析基础上,构建了中国杏属植物的OTU散点图;并且,结合降水量分布图绘制了中国杏属植物分布图。聚类分析结果显示:供试杏属植物被分成2支。若包含毛叶梅(A.mume var.goethartiana Koehne),则毛叶梅、梅(A.mume Sieb.)、洪平杏(A.hongpingensis C.L.Li)以及政和杏(A.zhengheensis J.Y.Zhang et M.N.Lu)聚为一支,其余8种2变种聚为另一支;若不包含毛叶梅,梅则被划分在后一个分支中。主成分分析结果显示:前3个主成分的累计贡献率仅60.318 0%,说明中国杏属植物的形态性状具有较大的遗传变异;在前3个主成分中,树高、叶片下表面被毛情况、叶长/叶柄长比值、叶长/叶宽比值、果核形状、叶宽、果核宽、叶柄长、果柄长和叶缘锯齿形状的绝对权重值均在0.7以上,表明这10个性状在中国杏属植物的分类学研究中具有重要作用。OTU散点图显示:中国杏属植物在二维散点图上的分类结果与其聚类结果基本一致,并且,其聚类结果中的各分支在三维散点图上也能够明显区分,说明可以采用前3个主成分中绝对权重值较高的性状对中国杏属植物进行分类。分布图显示:杏属植物遍布中国各省(区),且主要集中分布在400和800 mm等降水量线之间的区域。结合上述研究结果及他人的研究成果,支持"将藏杏〔A.holosericea(Batal.)Kost.〕作为杏(A.vulgaris Lam.)的1个变种"以及"将政和杏作为梅的1个变种"的分类处理,并支持"将洪平杏作为独立种"的分类处理。此外,建议将仙居杏(A.xianjuxing J.Y.Zhang et X.Z.Wu)和华仁杏(A.cathayana D.L.Fu et al)作为杏属的栽培种。 展开更多
关键词 杏属 形态性状 UPGMA聚类分析 主成分分析 OTU散点图 分类学修订
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基于主成分散点图的西南烟区烤烟质量综合评价 被引量：3
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作者 张玺 谢晋 +2 位作者 梁增发 王寒 王维 《贵州农业科学》 CAS 2023年第2期91-98,共8页
【目的】构建多指标烤烟综合评价模型,并利用主成分散点图进行烤烟质量综合评价,为西南烟区烤烟质量的综合评价及烟叶工业应用的质量选择提供科学依据。【方法】试验烟叶选择云南普洱(C2F、C3F、B2F)、四川会理(C3F)、云南曲靖(B2F)和... 【目的】构建多指标烤烟综合评价模型,并利用主成分散点图进行烤烟质量综合评价,为西南烟区烤烟质量的综合评价及烟叶工业应用的质量选择提供科学依据。【方法】试验烟叶选择云南普洱(C2F、C3F、B2F)、四川会理(C3F)、云南曲靖(B2F)和四川西昌(B2F),验证试验烟叶选择云南普洱(C2F、B2F)和云南曲靖(C2F、B2F)的原烟和复烤后片烟,以化学成分、感官质量及致香物质为评价指标,构建多指标烤烟综合评价模型,利用主成分散点图法进行烤烟质量综合评价。【结果】样品不同指标共提取4个主成分,其累计贡献率为81.848%,第1主成分为感官指标,贡献率为32.024%;第2主成分为化学指标,贡献率为24.308%;第3主成分为致香指标,贡献率为18.821%;第4主成分贡献率仅6.695%;4个主成分(y_(1)、y_(2)、y_(3)、y_(4))综合评价(得分)的数学模型分别为y_(1)=0.225x_(1)-0.059x_(2)-0.434x_(3)-0.413x_(4)+0.424x_(5)-0.517x_(6)+0.373x_(7)+0.036x_(8)-0.641x_(9)+0.873x_(10)+0.733x_(11)+0.781x_(12)+0.739x_(13)-0.420x_(14)+0.872x_(15),y_(2)=-0.031x_(1)+0.237x_(2)+0.535x_(3)+0.782x_(4)+0.179x_(5)-0.602x_(6)-0.846x_(7)-0.467x_(8)+0.674x_(9)+0.153x_(10)-0.319x_(11)+0.401x_(12)+0.478x_(13)-0.609x_(14)+0.151x_(15),y_(3)=0.640x_(1)+0.854x_(2)+0.668x_(3)+0.266x_(4)-0.304x_(5)+0.429x_(6)+0.211x_(7)+0.464x_(8)+0.231x_(9)+0.372x_(10)+0.233x_(11)+0.221x_(12)-0.169x_(13)+0.401x_(14)+0.383x_(15),y_(4)=-0.363x_(1)+0.337x_(2)+0.108x_(3)+0.232x_(4)+0.652x_(5)-0.124x_(6)+0.189x_(7)+0.073x_(8)-0.199x_(9)-0.116x_(10)-0.032x_(11)+0.011x_(12)+0.104x_(13)+0.364x_(14)-0.121x_(15),不同等级烟叶样品的综合得分依次为C2F>C3F>B1F>B2F;经聚类分析,不同来源各等级烟叶样品聚为4类,与主成分散点图法分析结果一致;验证试验C2F的综合评价得分均高于B1F。【结论】西南烟区不同等级烟叶样品的综合得分依次为C2F>C3F>B1F>B2F;主成分分析结合三维散点图法构建西南烟区烤烟质量综合评价模型的� 展开更多
关键词 烤烟 化学成分 致香成分 感官质量 烟叶品质 主成分分析 主成分散点图 综合评价
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