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《分析测试学报》 2019年01期
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FTIR、ATR-FTIR和UV多光谱鉴别不同产地重楼

裴艺菲  左智天  赵艳丽  张庆芝  王元忠  
【摘要】:测定了云南省及贵州省6个不同产地重楼的FTIR、ATR-FTIR及UV信息,并对ATR-FTIR光谱数据进行ATR校正(ATR-FTIR-A)、一阶导数(FD)、二阶导数(SD)、标准正态变量(SNV)等预处理,结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)与支持向量机(SVM)建立了单光谱与低级数据融合分类判别模型。结果表明,校正后的重楼ATR-FTIR(ATR-FTIR-A)光谱信息与KBr压片法展现的信息基本吻合; UV二阶导数图谱较原始图谱分辨率提高; ATR-FTIR-A单光谱及ATR-FTIR-A-UV低级数据融合的PLS-DA及SVM模型鉴别效果最好,预测正确率均达到100. 00%。基于ATR-FTIR-A建立的PLS-DA或SVM产地鉴别模型分类正确率高,在实际生产应用中有简便、高效、准确等优点,若采用ATR-FTIR-A-UV建立模型可进一步加强模型稳定性。

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
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