近紅外光譜法最小二乘雙胞胎支持向量機(jī)的應(yīng)用研究

摘要：依據(jù)中藥大黃的近紅外光譜信息，采用最小二乘雙胞胎支持向量機(jī)（LSTSVM）算法，通過(guò)MATLAB軟件編程，建立參數(shù)可優(yōu)化識(shí)別模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)中藥大黃的真?zhèn)舞b別。將實(shí)驗(yàn)材料98個(gè)大黃樣品隨機(jī)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，對(duì)于訓(xùn)練集60個(gè)樣品采用留1/5法交叉驗(yàn)證優(yōu)化模型參數(shù)，以所選最優(yōu)化參數(shù)結(jié)合訓(xùn)練集樣品的近紅外光譜建立最優(yōu)識(shí)別模型，對(duì)測(cè)試集的38個(gè)樣品的真?zhèn)芜M(jìn)行識(shí)別，識(shí)別率可達(dá)97.4%。結(jié)果表明，LSTSVM算法是一種有效的識(shí)別方法，可依據(jù)中藥大黃的近紅外光譜對(duì)其真?zhèn)芜M(jìn)行快速識(shí)別。同時(shí)，本研究將大黃樣品6次隨機(jī)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，建模預(yù)測(cè)平均識(shí)別率為93.4%，表明采用LSTSVM算法建立識(shí)別模型具有較好的穩(wěn)健性。