[发明专利]一种基于NIR光谱的忧遁草种源地分类模型的构建方法及应用在审
| 申请号： | 202010360338.3 | 申请日： | 2020-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN111595802A | 公开（公告）日： | 2020-08-28 |
| 发明（设计）人： | 杨懋勋;黄富荣 | 申请（专利权）人： | 珠海大横琴科技发展有限公司;珠海霍普金斯医药研究院股份有限公司 |
| 主分类号： | G01N21/3563 | 分类号： | G01N21/3563;G01N21/359;G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广东有知猫知识产权代理有限公司 44681 | 代理人： | 包晓晨 |
| 地址： | 519000 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 nir 光谱 忧遁草种 源地 分类 模型 构建 方法 应用 | ||
1.一种基于NIR光谱的忧遁草种源地分类模型的构建方法，其特征在于，包含如下步骤：
采集不同种源地的忧遁草样品的近红外光谱；
对近红外光谱数据进行预处理；
将预处理后的红外光谱数据采用SVM算法进行建模分析得忧遁草种源地分类模型。
2.根据权利要求1所述的基于NIR光谱的忧遁草种源地分类模型的构建方法，其特征在于，近红外光谱的范围为400～2500nm。
3.根据权利要求1所述的基于NIR光谱的忧遁草种源地分类模型的构建方法，其特征在于，所述不同种源地的忧遁草样品是指马来西亚、海南和广西三个种源地的忧遁草样品。
4.根据权利要求1所述的基于NIR光谱的忧遁草种源地分类模型的构建方法，其特征在于，对近红外光谱数据进行预处理是指对近红外光谱数据进行一阶导数预处理。
5.根据权利要求1所述的基于NIR光谱的忧遁草种源地分类模型的构建方法，其特征在于，SVM算法中的核函数选用高斯核函数。
6.根据权利要求5所述的基于NIR光谱的忧遁草种源地分类模型的构建方法，其特征在于，进一步对高斯核函数的参数进行优化。
7.根据权利要求6所述的基于NIR光谱的忧遁草种源地分类模型的构建方法，其特征在于，进一步对高斯核函数的惩罚参数c和核函数参数g进行优化。
8.根据权利要求7所述的基于NIR光谱的忧遁草种源地分类模型的构建方法，其特征在于，采用PSO寻优算法对对高斯核函数的参数进行优化。
9.根据权利要求7所述的基于NIR光谱的忧遁草种源地分类模型的构建方法，其特征在于，惩罚参数c＝0.8343和核函数参数g＝57.8741。
10.权利要求1～9任一项基于NIR光谱的忧遁草种源地分类模型的构建方法构建得到的忧遁草种源地分类模型在忧遁草种源地分类鉴别中的应用。
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