【摘 要】
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目前川贝母粉掺假现象层出不穷,严重影响了中药材市场的健康发展,因此对川贝母真伪进行检测意义重大.该研究以纯品川贝母粉以及5种含不同掺假物的川贝母粉样品为研究对象,探究太赫兹时域光谱技术在检测川贝母品质方面应用的可行性.利用偏最小二乘判别(Partial Least Squares Discriminant Analysis,PLS-DA)对纯品川贝母粉以及掺假川贝母粉建立原始光谱的二分类模型.为了同时对多种含不同掺假物的川贝母样品进行鉴别,先对原始光谱采用多种单一预处理方法以及多种复合预处理方法进行处理,
【机 构】
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华东交通大学机电与车辆工程学院,南昌 330013
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目前川贝母粉掺假现象层出不穷,严重影响了中药材市场的健康发展,因此对川贝母真伪进行检测意义重大.该研究以纯品川贝母粉以及5种含不同掺假物的川贝母粉样品为研究对象,探究太赫兹时域光谱技术在检测川贝母品质方面应用的可行性.利用偏最小二乘判别(Partial Least Squares Discriminant Analysis,PLS-DA)对纯品川贝母粉以及掺假川贝母粉建立原始光谱的二分类模型.为了同时对多种含不同掺假物的川贝母样品进行鉴别,先对原始光谱采用多种单一预处理方法以及多种复合预处理方法进行处理,再利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)对数据进行降维,最后建立支持向量机(Support Vector Machine,SVM)多分类模型.建立SVM多分类模型时,采用网格搜索(Grid Search)与粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法两种参数优化方式,对SVM的惩罚参数(c)与核参数(g)进行优化.结果显示:6个二分类模型的鉴别正确率均为100％,表明纯品川贝母粉与掺假样品的太赫兹时域光谱存在差异,归一化-多元散射校正-PSO-SVM多分类模型效果较为理想,预测正确为95.67％,均方根误差为0.432.该研究可为检测分析川贝母品质提供理论经验借鉴.
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