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近红外光谱和支持向量机用于凌霄花产地鉴别

来源：花匠小妙招时间：2025-09-04 04:16

摘要：收集6个产地凌霄花样品的近红外光谱,构建支持向量机(SVM)模型进行产地鉴别.运用竞争自适应重加权采样(CARS)算法提取特征波长变量,在此基础上建立CARS-SVM产地判别模型.将该判别模型与线性判别分析、偏最小二乘判别分析和簇类独立软模式法3种模型进行比较.结果表明,SVM模型对不同产地凌霄花样品的鉴别结果良好,经CARS提取特征波长后,波长变量数从1557减小至52,所构建的CARS-SVM模型对6个产地样品的判别准确率较高,明显优于上述3种模型.因此,近红外光谱技术可快速准确判别凌霄花的产地,为凌霄花的产地鉴别与质量评价提供一种新的方法.

关键词：

凌霄花产地鉴别CARS-SVM模型近红外光谱支持向量机

分类号：

Q949.777.9(植物分类学（系统植物学）)O657.33(分析化学)

资助基金：

国家重点研发计划 ( 2019YFC1604701 ) 福建省教育厅中青年教师教育科研项目 ( JAT191298 ) 福建省教育厅国内访问学者资助项目

论文发表日期：

2022-08-28

在线出版日期：

2022-07-20 （万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：

6 ( 568-573 )