近红外光谱法最小二乘双胞胎支持向量机的应用研究

• 作者: 何雄奎 宋相中 张录达 李铮 米津锐 闵顺耕 陈昌洲
• 来源期刊: 分析化学
• 学科: 化学
• 关键词: 最小二乘双胞胎支持向量机 近红外光谱 化学计量学 大黄
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 950-954
• 分类号: O657.33
• 字数: 3441字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1096.2012.11054

摘要

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个样品的真伪迸行识别,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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何雄奎	中国农业大学理学院	100	2504	27.0	46.0
2	闵顺耕	中国农业大学理学院	82	1434	18.0	36.0
3	张录达	中国农业大学理学院	80	1799	23.0	38.0
4	宋相中	中国农业大学理学院	6	47	4.0	6.0
5	陈昌洲	中国农业大学理学院	1	1	1.0	1.0
6	李铮	中国农业大学理学院	16	46	4.0	6.0
7	米津锐	中国农业大学理学院	2	7	1.0	2.0