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基于偏最小二乘回歸的類模型方法用于中藥牛黃的真?zhèn)舞b別

2010-04-12 00:00:00付海燕俞曉平
分析化學(xué) 2010年2期

摘 要 針對(duì)獨(dú)立軟模式類簇法(SIMCA)在確定主成分?jǐn)?shù)和決策區(qū)間時(shí)遇到的困難,提出了一種基于PLSR的類模型方法——PLS類模型方法(PLSCM)。通過(guò)把類描述問(wèn)題轉(zhuǎn)化為常見(jiàn)的PLSR問(wèn)題,采用成熟的蒙特卡羅交互驗(yàn)證法確定模型的隱變量數(shù)和決策區(qū)間。采用本方法對(duì)不同牛黃樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)(波長(zhǎng)范圍4000~9000 cm-1)進(jìn)行分析,可成功鑒別牛黃的真?zhèn)巍1痉椒ǖ目刹僮餍院丸b別準(zhǔn)確率均優(yōu)于經(jīng)典的SIMCA方法。對(duì)于原始光譜數(shù)據(jù),PLSCM的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率均為100%,對(duì)于經(jīng)SNV處理的數(shù)據(jù),訓(xùn)練和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率分別為99%和100%。

關(guān)鍵詞 化學(xué)模式識(shí)別; 類模型; 獨(dú)立軟模式類簇法; 偏最小二乘回歸類模型

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