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部分可解释机器学习方法的高光谱人参产地识别和分析
被引量：
10
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作者
李梦
张小波
+6 位作者
刘绍波
陈兴峰
黄璐琦
史婷婷
杨瑞
刘舒
郑逢杰
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期1217-1221,共5页
人参是传统中药材中的贵重品种,具有较高的经济价值。人参生长的地域性很强,不同产地人参有效成分含量存在差异,人参因“道地”与否,会导致其质量、医学效用和经济价值的差异,因此人参产地识别的意义重大。目前常通过磨粉提取等制备,再...
人参是传统中药材中的贵重品种,具有较高的经济价值。人参生长的地域性很强,不同产地人参有效成分含量存在差异,人参因“道地”与否,会导致其质量、医学效用和经济价值的差异,因此人参产地识别的意义重大。目前常通过磨粉提取等制备,再采用化学或光学等多种手段检验人参产地,但会造成样本破坏。而基于外观性状或芦头特征的鉴别,因主观性差异不能作为标准化的识别方法。如何用高精度、无损、快速检测识别的方法,对人参的产地进行识别分析,是该研究的主要立足点。通过采用高光谱成像技术,对已知产地信息的人参样本,通过获取从400~2 500 nm的反射光谱,经过基于白板的绝对和相对辐射校正处理,构建了高光谱反射率数据集。采用随机森林的机器学习方法,构建了基于高光谱数据的全光谱人参产地识别模型,并对不同尺度的地域划分规则分别开展了产地识别精度验证,发现不同产地的人参光谱有明显区别。其中东三省与否的产地识别精度,可以达到98.2%。同时利用随机森林基于决策树构建的优势,获得了人参产地识别的光谱重要性结果,为专用轻量化仪器研发指明特征光谱。高光谱人参产地识别研究作为严格的无损检测方式,将对人参等道地药材的产地识别、药材图谱指纹认知和挖掘、药材鉴定和质量评价等提供理论支撑和技术手段。
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关键词
高光谱
随机森林
可解释性
人参
中药材
产地
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职称材料
题名
部分可解释机器学习方法的高光谱人参产地识别和分析
被引量：
10
1
作者
李梦
张小波
刘绍波
陈兴峰
黄璐琦
史婷婷
杨瑞
刘舒
郑逢杰
机构
河南中医药大学药学院
中国中医科学院中药资源中心道地药材国家重点实验室培育基地
航天恒星科技有限公司大数据项目办公室
中国科学院空天信息创新研究院国家环境保护卫星遥感重点实验室
中国中医科学院道地药材国家重点实验室培育基地
中国科学院西北生态环境资源研究院甘肃省遥感重点实验室
中国科学院长春应用化学研究所吉林省中药化学与质谱重点实验室
航天
工程大学
航天
信息学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期1217-1221,共5页
基金
国家自然基金重大项目(81891014)
国家科技重大专项“重大新药创制”项目(2019ZX09201-005)
+2 种基金
国家中医药管理局委托项目(GZY-KJS-2019-001)
中央本级重大增减支项目(2060302)
吉林省重大科技专项课题人参产业战略提升重大科技专项(20200504001YY-01)资助。
文摘
人参是传统中药材中的贵重品种,具有较高的经济价值。人参生长的地域性很强,不同产地人参有效成分含量存在差异,人参因“道地”与否,会导致其质量、医学效用和经济价值的差异,因此人参产地识别的意义重大。目前常通过磨粉提取等制备,再采用化学或光学等多种手段检验人参产地,但会造成样本破坏。而基于外观性状或芦头特征的鉴别,因主观性差异不能作为标准化的识别方法。如何用高精度、无损、快速检测识别的方法,对人参的产地进行识别分析,是该研究的主要立足点。通过采用高光谱成像技术,对已知产地信息的人参样本,通过获取从400~2 500 nm的反射光谱,经过基于白板的绝对和相对辐射校正处理,构建了高光谱反射率数据集。采用随机森林的机器学习方法,构建了基于高光谱数据的全光谱人参产地识别模型,并对不同尺度的地域划分规则分别开展了产地识别精度验证,发现不同产地的人参光谱有明显区别。其中东三省与否的产地识别精度,可以达到98.2%。同时利用随机森林基于决策树构建的优势,获得了人参产地识别的光谱重要性结果,为专用轻量化仪器研发指明特征光谱。高光谱人参产地识别研究作为严格的无损检测方式,将对人参等道地药材的产地识别、药材图谱指纹认知和挖掘、药材鉴定和质量评价等提供理论支撑和技术手段。
关键词
高光谱
随机森林
可解释性
人参
中药材
产地
Keywords
Hyperspectral
Random forest
Interpretability
Ginseng
Traditional Chinese medicinal materials
Origin
分类号
R932 [医药卫生—生药学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
部分可解释机器学习方法的高光谱人参产地识别和分析
李梦
张小波
刘绍波
陈兴峰
黄璐琦
史婷婷
杨瑞
刘舒
郑逢杰
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
10
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