[发明专利]一种基于近红外光谱判别模型的秦艽类别识别方法有效
| 申请号： | 201910370890.8 | 申请日： | 2019-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN110082308B | 公开（公告）日： | 2021-12-03 |
| 发明（设计）人： | 孙菁;李佩佩;李朵;栾真杰;孟晓萍;周玉碧;陈保政 | 申请（专利权）人： | 中国科学院西北高原生物研究所 |
| 主分类号： | G01N21/359 | 分类号： | G01N21/359 |
| 代理公司： | 成都华风专利事务所(普通合伙) 51223 | 代理人： | 徐丰;张巨箭 |
| 地址： | 810008 *** | 国省代码： | 青海;63 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于近红外光谱判别模型的秦艽类别识别方法，所述识别方法包括以下内容：秦艽样品的制备以及获取样品的近红外光谱数据；将样品的近红外光谱数据导入TQ Analysis软件中建立模型；对所述模型进行优化得到优化后的近红外判别模型；根据优化后的近红外判别模型对秦艽类别进行识别和判断。通过建立两种近红外判别模型，不仅能够对正品秦艽和非正品秦艽进行判别，还能准确对秦艽的具体种类进行判别，且其预测率和识别率均达到100％，较聚类分析方法能够更快速和更准确的对秦艽种类进行判别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 红外 光谱 判别 模型 秦艽 类别 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于近红外光谱判别模型的秦艽类别识别方法，其特征在于：所述识别方法包括以下内容：秦艽样品的制备以及获取秦艽样品的近红外光谱数据；将样品的近红外光谱数据导入TQ Analysis软件中建立模型；对所述模型进行优化得到优化后的近红外判别模型；根据优化后的近红外判别模型对秦艽类别进行识别和判断。
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