基于近红外光谱的安胎丸生产年份预测方法

发布时间：2024-02-17 20:32

　　随着中药制剂存储时间的延长,其有效成分含量逐渐降低。化学检测手段损耗样品、检测时间长、成本高,利用近红外光谱对不同年份的经典名方安胎丸进行年份鉴别。为探讨这种无损、快速质量控制方式的可行性,采集了三年的105粒样本在1 000～1 799 nm波段近红外光谱吸光度数据,随机选择80个作为训练集, 25个作为测试集。首先采用连续投影算法(SPA),消除原始光谱数据中的冗余信息,对输入全光谱进行优化降维,根据测试集的内部交叉验证均方根误差值,从输入的800个波长中提取出11个特征波长,分别是:(1 692, 1 714, 1 405, 1 001, 1 114, 1 478, 1 514, 1 788, 1 202, 1 014, 1 164) nm;然后建立支持向量机(SVM)分类模型,由于SVM模型中的参数选取对分类正确率影响很大,利用粒子群优化(PSO)算法,对SVM模型中惩罚参数C和核函数参数进行寻优,形成PSOSVM分类模型;最后将SPA降维后的特征波长输入到PSOSVM分类算法中。用Matlab软件进行仿真测试,分别构建SVM, SPA-SVM和本文的SPA-PSOSVM三种方...

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【部分图文】：

图6基于SPA-SVM的测试集分类结果

图5基于SVM的测试集分类结果图7基于SPA-PSOSVM的测试集分类结果

图1105个安胎丸样本的光谱图

利用聚光科技有限公司生产的SupNIR1500近红外光谱仪采集安胎丸光谱,漫反射模式,波长扫描范围是1000～1799nm。每丸样品重复扫描三次,得到平均的光谱数据保存。105个样品的光谱如图1所示。从图1可以看出来,近红外光谱信息重叠严重,特别是2013年....

图2实验数据处理流程图

近红外光谱测量得到的数据数量庞大,光谱波长较多,相邻波长间存在较多的冗余信息和相关性,如果直接用全光谱建模,必然会使得建模的时间和模型的复杂度增加,模型的预测正确率和稳定性降低。具体的实验建模分析过程如图2所示。先使用连续投影算法(SPA)对采集到的波长进行优化,对....

图3PSOSVM算法的流程图

PSOSVM算法的流程如图3所示,将PSO算法用于支持向量机的参数优化,可以降低优化过程的计算代价,提高分类的正确率[11]。2结果与讨论

本文编号：3901281