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摘要:
以白芷和丹参为例,用近红外漫反射光谱数据、应用多类支持向量机方法对中药材产地及生长条件进行自动鉴别,并进一步用递归支持向量机等方法选择对分类最有效的特征谱段,结果在仅用5个和8个特征谱段的情况下在独立的测试集上达到了92%的识别正确率.这一研究不但为建立快速准确的中药材产地自动鉴别系统提供了技术原型,也为进一步探索不同产地的中药材在化学成分上的细微差异及研究它们与药效的关系奠定了基础.
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文献信息
篇名 中药材产地的近红外光谱自动鉴别和特征谱段选择
来源期刊 科学通报 学科 农学
关键词 中药材 产地鉴别 近红外 模式识别 特征选择 支持向量机
年,卷(期) 2005,(4) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 393-398
页数 6页 分类号 S5
字数 4870字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0023-074X.2005.04.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙素琴 清华大学化学系 241 4833 37.0 51.0
2 张学工 清华大学自动化系生物信息学教育部重点实验室 34 1248 17.0 34.0
3 刘沭华 清华大学自动化系生物信息学教育部重点实验室 3 214 3.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
中药材
产地鉴别
近红外
模式识别
特征选择
支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科学通报
旬刊
0023-074X
11-1784/N
大16开
北京东城区东黄城根北街16号
80-213
1950
chi
出版文献量(篇)
11887
总下载数(次)
74
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
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