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近红外漫反射光谱法和模式识别技术鉴别中药材产地
被引量:
75
1
作者
刘沭华
张学工
+1 位作者
周群
孙素琴
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第4期629-632,共4页
采用近红外漫反射光谱法获得了来自不同产地的中药材的红外光谱,结合近邻法和多类支持向量机等模式识别技术,对来自四个不同产地的269个白芷样本和六个不同产地的350个野生和栽培丹参样本进行了产域鉴别,得到的交叉验证准确率分别达到99...
采用近红外漫反射光谱法获得了来自不同产地的中药材的红外光谱,结合近邻法和多类支持向量机等模式识别技术,对来自四个不同产地的269个白芷样本和六个不同产地的350个野生和栽培丹参样本进行了产域鉴别,得到的交叉验证准确率分别达到99%和95%,为中药材产地的快速无损鉴别探索了一条有效的途径。
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关键词
近红外光谱
模式识别
中药材鉴别
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职称材料
模式识别和红外光谱法相结合鉴别中药材产地
被引量:
52
2
作者
刘沭华
张学工
+1 位作者
周群
孙素琴
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第6期878-881,共4页
用红外光谱法取得来自不同产地的中药材的中红外光谱,结合模式识别的方法实现中药产地的快速鉴别。采用了近邻法和多类支持向量机方法对采集自4个不同产地的2 6 9个白芷样本和6个不同产地的380个丹参样本进行了产地鉴别,得到的交叉验证...
用红外光谱法取得来自不同产地的中药材的中红外光谱,结合模式识别的方法实现中药产地的快速鉴别。采用了近邻法和多类支持向量机方法对采集自4个不同产地的2 6 9个白芷样本和6个不同产地的380个丹参样本进行了产地鉴别,得到的交叉验证准确率达99% ,为中药材产地的自动鉴别探索了一条有效的途径。
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关键词
傅里叶红外光谱
模式识别
中药材鉴别
支持向量机
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职称材料
中药材粉末显微图像模式识别方法
被引量:
7
3
作者
王亚杰
徐心和
《农机化研究》
北大核心
2006年第12期180-183,共4页
提出了一种适合中药材粉末状态下显微图像的模式识别方法。使用3种分析方法进行特征提取,即分形分析方法、小波分析方法、灰度/梯度共生矩阵法,经特征选择后,对图像分类贡献较大的8个特征量被组合成特征向量,用于图像识别。实验中采用...
提出了一种适合中药材粉末状态下显微图像的模式识别方法。使用3种分析方法进行特征提取,即分形分析方法、小波分析方法、灰度/梯度共生矩阵法,经特征选择后,对图像分类贡献较大的8个特征量被组合成特征向量,用于图像识别。实验中采用了k-近邻分类方法,其较高的识别率表明,此方法是可行的和有效的,为今后进一步进行中药材识别提供了理论参考。
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关键词
农业基础科学
中药材粉末显微图像模式识别
分析
特征计算
特征选择
分类识别
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职称材料
题名
近红外漫反射光谱法和模式识别技术鉴别中药材产地
被引量:
75
1
作者
刘沭华
张学工
周群
孙素琴
机构
清华大学自动化系
清华大学化学系
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第4期629-632,共4页
基金
国家自然科学基金项目(60275014)
国家中医药管理局科技重大项目(国中医药科2001ZDZX01)资助
文摘
采用近红外漫反射光谱法获得了来自不同产地的中药材的红外光谱,结合近邻法和多类支持向量机等模式识别技术,对来自四个不同产地的269个白芷样本和六个不同产地的350个野生和栽培丹参样本进行了产域鉴别,得到的交叉验证准确率分别达到99%和95%,为中药材产地的快速无损鉴别探索了一条有效的途径。
关键词
近红外光谱
模式识别
中药材鉴别
Keywords
NIR
pattern
recognition
chinese
medical
herb
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
模式识别和红外光谱法相结合鉴别中药材产地
被引量:
52
2
作者
刘沭华
张学工
周群
孙素琴
机构
清华大学自动化系
清华大学化学系
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第6期878-881,共4页
基金
国家中医药管理局科技重大项目(国中医药科2001ZDZX01)
国家自然科学基金项目(60275007)资助
文摘
用红外光谱法取得来自不同产地的中药材的中红外光谱,结合模式识别的方法实现中药产地的快速鉴别。采用了近邻法和多类支持向量机方法对采集自4个不同产地的2 6 9个白芷样本和6个不同产地的380个丹参样本进行了产地鉴别,得到的交叉验证准确率达99% ,为中药材产地的自动鉴别探索了一条有效的途径。
关键词
傅里叶红外光谱
模式识别
中药材鉴别
支持向量机
Keywords
FTIR spectrum
pattern
recognition
chinese
medical
herb
support vector mechanism
分类号
O61 [理学—无机化学]
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职称材料
题名
中药材粉末显微图像模式识别方法
被引量:
7
3
作者
王亚杰
徐心和
机构
东北大学教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室
出处
《农机化研究》
北大核心
2006年第12期180-183,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60475036)
文摘
提出了一种适合中药材粉末状态下显微图像的模式识别方法。使用3种分析方法进行特征提取,即分形分析方法、小波分析方法、灰度/梯度共生矩阵法,经特征选择后,对图像分类贡献较大的8个特征量被组合成特征向量,用于图像识别。实验中采用了k-近邻分类方法,其较高的识别率表明,此方法是可行的和有效的,为今后进一步进行中药材识别提供了理论参考。
关键词
农业基础科学
中药材粉末显微图像模式识别
分析
特征计算
特征选择
分类识别
Keywords
agricultural basic science
micro-images pattern recognition of powdered chinese medical herbs
analysis
characteristic calculation
characteristic selection
classification
recognition
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
近红外漫反射光谱法和模式识别技术鉴别中药材产地
刘沭华
张学工
周群
孙素琴
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
75
下载PDF
职称材料
2
模式识别和红外光谱法相结合鉴别中药材产地
刘沭华
张学工
周群
孙素琴
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
52
下载PDF
职称材料
3
中药材粉末显微图像模式识别方法
王亚杰
徐心和
《农机化研究》
北大核心
2006
7
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职称材料
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