基于近红外漫反射光谱和PCA-SVM算法快速鉴别炉甘石

陈龙; 张晓冬; 孙扬波; 陈科力

doi:10.13422/j.cnki.syfjx.20190747

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基于近红外漫反射光谱和PCA-SVM算法快速鉴别炉甘石

药剂与炮制 | 更新时间：2021-02-09

- 基于近红外漫反射光谱和PCA-SVM算法快速鉴别炉甘石
- Rapid Identification of Calamina Based on Near-infrared Diffuse Reflectance Spectroscopy and PCA-SVM Algorithm
- 中国实验方剂学杂志 2019年25卷第18期页码：116-123
- 作者机构：
  
  1.襄阳市中心医院，湖北文理学院附属医院，湖北　襄阳　 441021；
  2.湖北中医药大学　中药资源和中药复方教育部重点实验室，武汉　 430065
- 作者简介：
  
  陈龙，硕士，药师，从事中药资源及其品质研究，E-mail：chenlong2435@163.com
  陈科力，教授，从事中药资源及其品质研究，Tel：027-68890106，E-mail：kelichen@126.com
- 基金信息：
  
  国家中药标准化项目(1399)
- DOI：10.13422/j.cnki.syfjx.20190747
  中图分类号： R22; R28; R9; O657; O433; C37
- 收稿日期：2018-10-19，
  
  网络出版日期：2018-12-11，
  
  纸质出版日期：2019-09-20
- 稿件说明：
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陈龙, 张晓冬, 孙扬波, 等. 基于近红外漫反射光谱和PCA-SVM算法快速鉴别炉甘石[J]. 中国实验方剂学杂志, 2019,25(18):116-123.

Long CHEN, Xiao-dong ZHANG, Yang-bo SUN, et al. Rapid Identification of Calamina Based on Near-infrared Diffuse Reflectance Spectroscopy and PCA-SVM Algorithm[J]. Chinese journal of experimental traditional medical formulae, 2019, 25(18): 116-123.
陈龙, 张晓冬, 孙扬波, 等. 基于近红外漫反射光谱和PCA-SVM算法快速鉴别炉甘石[J]. 中国实验方剂学杂志, 2019,25(18):116-123. DOI： 10.13422/j.cnki.syfjx.20190747.

Long CHEN, Xiao-dong ZHANG, Yang-bo SUN, et al. Rapid Identification of Calamina Based on Near-infrared Diffuse Reflectance Spectroscopy and PCA-SVM Algorithm[J]. Chinese journal of experimental traditional medical formulae, 2019, 25(18): 116-123. DOI： 10.13422/j.cnki.syfjx.20190747.

摘要

目的：

利用主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)算法，建立炉甘石生品、伪品及炮制品的近红外漫反射光谱(NIRS)鉴别模型。

方法：

采集炉甘石生品、伪品及炮制品的NIRS，选取特征谱段，优选光谱预处理方法及最佳主成分数，建立PCA-SVM鉴别模型。

结果：

在7 500～4 000 cm

－1

谱段，以一阶导数法(FD)为最佳光谱预处理方法，PCA提取的光谱前5个主成分为最佳主成分，并经网格搜索算法确定惩罚因子

＝0.25，核函数参数

＝8为最佳SVM内部参数，建立炉甘石PCA-SVM鉴别模型。该模型五折交叉验证准确率100%，且模型对训练集和测试集样品预测正确率亦均达100%。

结论：

基于PCA-SVM算法所建立的炉甘石NIRS鉴别模型预测准确率高，结合固体粉末漫反射技术无损、快速的优点，该模型可用于炉甘石生品、伪品及炮制品的无损、快速鉴别。

Abstract

Objective:

To establish a near-infrared diffuse reflectance spectroscopy(NIRS) identification model for crude products

counterfeit products and processed products of Calamina by principal component analysis(PCA) and support vector machine(SVM) algorithm.

Method:

NIRS of crude products

counterfeit products and processed products of Calamina were collected

the characteristic spectrum segments were selected

the preprocessing method and the optimum principal component number were optimized

and the PCA-SVM qualitative model was established.

Result:

The characteristic spectrum segment of analysis model was 7 500-4 000 cm

-1

.Spectra were preprocessed by the first-order derivative method(FD). The optimum principal component number was 5. And the optimum internal parameters of SVM[penalty factor(

)=0.25 and kernel function parameter(

)=8] were screened by applying the grid search algorithm.In the PCA-SVM qualitative model

the prediction accuracy rate was 100%for the 5-fold cross validation

and the prediction accuracy rates also were 100%both for training set and test set.

Conclusion:

PCA-SVM analysis model of NIRS for Calamina samples has a high prediction accuracy rate

and it can be used for the rapid and nondestructive identification of crude products

counterfeit products and processed products of Calamina by combining the diffuse reflection technique on solid powder.

关键词

Keywords

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