高光谱结合支持向量机的葛根产地鉴别
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刊名 《现代化工》
作者 刘园园 焦 龙 (西安石油大学化学化工学院 陕西西安 710065) 英文名 Modern Chemical Industry 年,卷(期) 2024年,第11期
主办单位 环宇科学出版社;华文国际出版社 刊号 ISSN:2661-3670(P)/2661-3689(O) DOI

高光谱结合支持向量机的葛根产地鉴别

为实现不同产地葛根高效无损鉴别,采用高光谱技术结合支持向量机算法(SVM)建立分类 模型。收集六个不同产地的葛根样品并采集其高光谱数据,用多元散射校正(MSC)对高光谱数据进 行预处理后,结合支持向量机方法建立葛根产地分类模型。结果显示,经预处理后模型对测试集的分 类准确率可达到 97.04%。研究表明,高光谱结合支持向量机方法是一种很有前景的葛根药材鉴别方法。

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