基于偏最小二乘回归的类模型方法用于中药牛黄的真伪鉴别

• 作者: 付海燕 俞晓平 姜宁 徐路
• 来源期刊: 分析化学
• 学科: 化学
• 关键词: 化学模式识别 类模型 独立软模式类簇法 偏最小二乘回归类模型
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 175-180
• 页数: 6页
• 分类号: O65
• 字数: 6045字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1096.2010.00175

摘要

针对独立软模式类簇法(SIMCA)在确定主成分数和决策区间时遇到的困难,提出了一种基于PLSR的类模型方法--PLS类模型方法(PLSCM).通过把类描述问题转化为常见的PLSR问题,采用成熟的蒙特卡罗交互验证法确定模型的隐变量数和决策区间.采用本方法对不同牛黄样品的近红外光谱数据(波长范围4000～9000 cm~(-1))进行分析,可成功鉴别牛黄的真伪.本方法的可操作性和鉴别准确率均优于经典的SIMCA方法.对于原始光谱数据,PLSCM的训练和预测准确率均为100%,对于经SNV处理的数据,训练和预测准确率分别为99%和100%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	俞晓平	中国计量学院生命科学学院	101	640	14.0	19.0
2	姜宁	中国计量学院生命科学学院	2	19	2.0	2.0
3	徐路	中国计量学院生命科学学院	2	39	2.0	2.0
7	付海燕	湖南大学化学化工学院	1	16	1.0	1.0