針對中藥三維熒光光譜信號非線性問題,應(yīng)用局部線性嵌入算法(LLE)對補虛類中藥三維熒光光譜信號進(jìn)行特征提取。使用熒光光譜儀測得不同濃度的24味補虛類中藥的三維熒光光譜和等高線光譜圖,并利用總體平均經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)算法進(jìn)行降噪處理,在此基礎(chǔ)上,采用LLE算法對經(jīng)過降噪處理后的三維熒光光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取;然后,應(yīng)用隨機森林(RF)算法對提取的特征向量進(jìn)行分類識別。為了驗證LLE算法的有效性,將其與主成分分析(PCA)算法進(jìn)行比較。實驗結(jié)果表明:LLE-RF組合算法分類準(zhǔn)確率達(dá)95%,比PCA-RF算法分類準(zhǔn)確率高,從而驗證了該算法的有效性。

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【部分圖文】：

圖2人參溶液等高線圖

圖1人參溶液三維熒光光譜圖由圖1、圖2可以看出，在激發(fā)波長270～370nm、發(fā)射波長240～440nm范圍內(nèi)存在主熒光峰與次熒光峰，在激發(fā)波長220～320nm、發(fā)射波長440～540nm范圍內(nèi)存在噪聲。利用EEMD對熒光光譜數(shù)據(jù)降噪，降噪后的三維熒光光譜圖及等高線圖....

圖3降噪后的人參溶液三維熒光光譜圖

由圖1、圖2可以看出，在激發(fā)波長270～370nm、發(fā)射波長240～440nm范圍內(nèi)存在主熒光峰與次熒光峰，在激發(fā)波長220～320nm、發(fā)射波長440～540nm范圍內(nèi)存在噪聲。利用EEMD對熒光光譜數(shù)據(jù)降噪，降噪后的三維熒光光譜圖及等高線圖如圖3、圖4所示。由圖3、圖....

圖4降噪后的人參溶液等高線圖

(3)由該中藥光譜的局部重建權(quán)值矩陣和其近鄰點計算出該樣本點的輸出值，即d維嵌入值，并且映射條件應(yīng)該滿足:損失函數(shù)最小，即為了保證上式有唯一解，低維嵌入應(yīng)該滿足

圖5r不同時LLE-RF分類正確率變化情況

由表4可以看出，LLE-RF與PCA-RF模型分類精度不同。LLE-RF模型的分類準(zhǔn)確率達(dá)到95%,PCA-RF模型的分類準(zhǔn)確率為90%。此外，LLE-RF模型運行時間較PCA-RF短。圖6LLE-RF模型預(yù)測結(jié)果

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