基于近紅外光譜的安胎丸生產年份預測方法
發(fā)布時間:2024-02-17 20:32
隨著中藥制劑存儲時間的延長,其有效成分含量逐漸降低。化學檢測手段損耗樣品、檢測時間長、成本高,利用近紅外光譜對不同年份的經典名方安胎丸進行年份鑒別。為探討這種無損、快速質量控制方式的可行性,采集了三年的105粒樣本在1 000~1 799 nm波段近紅外光譜吸光度數(shù)據(jù),隨機選擇80個作為訓練集, 25個作為測試集。首先采用連續(xù)投影算法(SPA),消除原始光譜數(shù)據(jù)中的冗余信息,對輸入全光譜進行優(yōu)化降維,根據(jù)測試集的內部交叉驗證均方根誤差值,從輸入的800個波長中提取出11個特征波長,分別是:(1 692, 1 714, 1 405, 1 001, 1 114, 1 478, 1 514, 1 788, 1 202, 1 014, 1 164) nm;然后建立支持向量機(SVM)分類模型,由于SVM模型中的參數(shù)選取對分類正確率影響很大,利用粒子群優(yōu)化(PSO)算法,對SVM模型中懲罰參數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)進行尋優(yōu),形成PSOSVM分類模型;最后將SPA降維后的特征波長輸入到PSOSVM分類算法中。用Matlab軟件進行仿真測試,分別構建SVM, SPA-SVM和本文的SPA-PSOSVM三種方...
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本文編號:3901281
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圖6基于SPA-SVM的測試集分類結果
圖5基于SVM的測試集分類結果圖7基于SPA-PSOSVM的測試集分類結果
圖1105個安胎丸樣本的光譜圖
利用聚光科技有限公司生產的SupNIR1500近紅外光譜儀采集安胎丸光譜,漫反射模式,波長掃描范圍是1000~1799nm。每丸樣品重復掃描三次,得到平均的光譜數(shù)據(jù)保存。105個樣品的光譜如圖1所示。從圖1可以看出來,近紅外光譜信息重疊嚴重,特別是2013年....
圖2實驗數(shù)據(jù)處理流程圖
近紅外光譜測量得到的數(shù)據(jù)數(shù)量龐大,光譜波長較多,相鄰波長間存在較多的冗余信息和相關性,如果直接用全光譜建模,必然會使得建模的時間和模型的復雜度增加,模型的預測正確率和穩(wěn)定性降低。具體的實驗建模分析過程如圖2所示。先使用連續(xù)投影算法(SPA)對采集到的波長進行優(yōu)化,對....
圖3PSOSVM算法的流程圖
PSOSVM算法的流程如圖3所示,將PSO算法用于支持向量機的參數(shù)優(yōu)化,可以降低優(yōu)化過程的計算代價,提高分類的正確率[11]。2結果與討論
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