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紫外可见光谱结合化学计量学对当归及其掺伪品的可视化鉴别
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作者 Mpango Prisca 陆占魁 +1 位作者 李子涵 卞希慧 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期1858-1862,共5页
该文考察了紫外可见漫反射光谱结合化学计量学对当归及其掺伪品进行鉴别的可行性,并对40个当归纯品和75个掺伪品进行鉴别。首先采用Kennard-Stone(KS)分组法将数据集分成86个样品的训练集和29个样品的预测集。考察了训练集原始光谱以及... 该文考察了紫外可见漫反射光谱结合化学计量学对当归及其掺伪品进行鉴别的可行性,并对40个当归纯品和75个掺伪品进行鉴别。首先采用Kennard-Stone(KS)分组法将数据集分成86个样品的训练集和29个样品的预测集。考察了训练集原始光谱以及连续小波变换及其结合SG平滑、数据标准化方法预处理后的光谱及主成分分析得分图,确定最佳预处理方法,最后采用偏最小二乘-判别分析建立鉴别模型。结果表明,对原始紫外可见光谱进行主成分分析,无法将当归和掺伪品分开。而经连续小波变换-SG平滑-数据标准化预处理后,不仅可区分当归纯品和其掺伪品,还可区分不同含量的掺伪品。经最佳预处理后仅使用一个因子建立偏最小二乘-判别分析模型,对预测集中当归及其掺伪品的鉴别正确率可达100%。因此,紫外可见光谱结合连续小波变换-SG平滑-数据标准化-偏最小二乘-判别分析模型,可以实现当归及其掺伪品的快速准确鉴别。 展开更多
关键词 当归 掺伪品 可视化识别 紫外可见漫反射光谱 主成分分析 化学模式识别 预处理
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