换一批基于机器学习的白芷饮片质量等级分类研究
Research on quality grade classification of Angelicae Dahuricae Radix based on machine learning
摘要目的:本研究旨在运用机器学习技术构建白芷饮片质量等级智能分类模型,实现质量评价的客观化、和标准化,为白芷饮片质量控制提供科学依据.方法:收集全国各地区611批白芷饮片样品,采用数码相机获取RGB图像数据.运用传统图像处理技术提取样品的形态、纹理和颜色特征作为模型输入变量;依据《中药材商品规格等级——白芷》国家标准将样品划分为三个质量等级作为模型输出标签;分别构建基于支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)和基于自注意力机制的变换器(Transformer)模型的白芷饮片质量等级分类模型,并对比评估各模型的分类性能.结果:研究显示,Transformer模型表现最优,准确率达95.1%,优于CNN模型的91.8%和SVM模型的85.2%.SHAP可解释性分析显示,颜色特征对白芷饮片质量分级贡献最大,其中颜色均值为关键判别指标.10折交叉验证结果表明模型具有良好的泛化能力和稳定性.结论:本研究构建的白芷饮片质量等级智能分类模型成功实现了白芷饮片的准确评估,克服了传统人工评价的主观性局限,为中药饮片质量控制提供了客观、高效的技术手段,对推进中药质量标准化和智能化检测具有重要应用价值.
更多相关知识
关键词
白芷特征提取质量等级分类机器学习图像处理质量控制Angelicae Dahuricae Radixfeature extractionquality grade classificationmachine learningimage processingquality control
分类号
R282.7（中药学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1674-926X.2025.06.001
发布时间
2025-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
四川省科技计划重点研发项目（2023YFS0338）
- 浏览4
- 被引0
- 下载2
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
