目的:利用主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)算法,建立炉甘石生品、伪品及炮制品的近红外漫反射光谱(N IRS)鉴别模型.方法:采集炉甘石生品、伪品及炮制品的NIRS,选取特征谱段,优选光谱预处理方法及最佳主成分数,建立PCA-SVM鉴别模型.结果:在7 500～4000 cm-1谱段,以一阶导数法(FD)为最佳光谱预处理方法,PCA提取的光谱前5个主成分为最佳主成分,并经网格搜索算法确定惩罚因子c=0.25,核函数参数g=8为最佳SVM内部参数,建立炉甘石PCA-SVM鉴别模型.该模型五折交叉验证准确率100％,且模型对训练集和测试集样品预测正确率亦均达100％.结论:基于PCA-SVM算法所建立的炉甘石NIRS鉴别模型预测准确率高,结合固体粉末漫反射技术无损、快速的优点,该模型可用于炉甘石生品、伪品及炮制品的无损、快速鉴别.
炉甘石 近红外漫反射光谱 主成分分析 支持向量机 一阶导数法 网格搜索算法 五折交叉验证