换一批基于近红外光谱结合不同建模算法的防风色原酮含量预测定量模型研究
RESEARCH ON THE QUANTITATIVE MODEL OF SAPOSHNIKOVIA DIVARICATA CHROMONE CONTENT PREDICTION BASED ON NEAR-INFRARED SPECTROSCOPY COMBINED WITH DIFFERENT MODELING ALGORITHMS
摘要目的 建立由防风近红外光谱预测色原酮含量的定量模型.方法 基于线性回归算法的主成分回归法(PCR)、偏最小二乘回归法(PLSR)和非线性回归算法的支持向量机回归法(SVMR),采用不同的光谱前处理方法优化模型的预测精度,建立定量模型并利用校正组样品和验证组样品对模型进行预测精度和模型稳定性的验证.结果 基于线性回归算法建立的防风色原酮含量预测用PCR模型和PLSR模型的预测精度无显著差异,均能在较高的精度范围内对防风色原酮含量进行预测.基于非线性回归算法建立的SVMR模型预测精度较线性回归模型呈现更高的含量预测精度,最优模型的内、外部验证决定系数分别为0.971 6、0.989 5,校正均方误差和预测均方差分别为0.02％、0.01％,内、外部验证性能偏差比分别为5.41、6.76.结论 近红外光谱结合SVMR算法建立的定量预测模型的内、外部验证精度均较高且内、外部验证精度无显著差异,说明所建立定量模型的预测精度高、稳定性好.
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关键词
防风色原酮含量主成分回归法偏最小二乘回归法支持向量机回归法saposhnikovia divaricatachromone contentprincipal component regressionpartial least squares regressionsupport vector machine regression
分类号
R917（药物分析）
栏目名称
发布时间
2025-03-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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