TY -的A2 Filponnen Ilari盟——张,振宇盟——王,Ying-jun盟——燕,回族非盟- Chang Xiang-wei盟——周Gui-sheng盟——朱,Lei盟——刘,裴盟——郭,盛盟——咚,蒂娜t . x非盟-段,Jin-ao PY - 2021 DA - 2021/01/12 TI -快速地理来源识别和质量评估FT-NIR Angelicae Sinensis基数的光谱学SP - 8875876六世- 2021 AB - Angelicae Sinensis基数是一个在中国广泛使用的中药和香料。本研究的目的是开发一个地理Angelicae Sinensis基数的分类方法,确定阿魏酸的含量和Z-ligustilide样品使用近红外光谱。定性模型建立了识别的地理起源Angelicae Sinensis基数使用傅里叶变换近红外光谱(FT-NIR)。支持向量机(SVM)算法用于定性模型的建立。最优支持向量机模型识别率为100%,校准设置为83.72%,预测集。此外,建立了一个定量模型来预测阿魏酸的含量,并使用FT-NIR Z-ligustilide。偏最小二乘回归(PLSR)算法用于一个定量模型的建立。协同interval-PLS (Si-PLS)被用来屏幕特征光谱区间获得最好的PLSR模型。确定系数的校准(R2C)最好的PLSR模型建立与最优光谱预处理方法和选择重要的光谱区域定量测定阿魏酸和Z-ligustilide 0.9659和0.9611,分别在预测”原则(简称R2P)确定系数为0.9118和0.9206,分别。的值预测偏差的比值(RPD)两个最终优化PLSR模型都是大于2。结果表明,近红外光谱结合支持向量机和歧视的PLSR算法可以利用Angelicae Sinensis基数从不同的地理位置,质量保证和监控。 This study might serve as a reference for quality evaluation of agricultural, pharmaceutical, and food products. SN - 2090-8865 UR - https://doi.org/10.1155/2021/8875876 DO - 10.1155/2021/8875876 JF - Journal of Analytical Methods in Chemistry PB - Hindawi KW - ER -