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        <journal-title>《现代化工技术》原《现代化工》</journal-title>
        <abbrev-journal-title>Modern Chemical Engineering Technology</abbrev-journal-title>
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      <issn>ISSN：3104-770X(P)/3104-7718(O)；原ISSN：2661-3670(P)/2661-3689(O)</issn>
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        <publisher-name>华文国际出版社</publisher-name>
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      <article-id pub-id-type="publisher-id">9417</article-id>
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        <article-title>高光谱结合支持向量机的葛根产地鉴别</article-title>
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          <string-name>刘园园 焦 龙 （西安石油大学化学化工学院 陕西西安 710065）</string-name>
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        <year>2024</year>
        <month>11</month>
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      <issue>11</issue>
      <abstract>
        <p>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。</p>
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