２０２４年４月云南化工Ａｐｒ．２０２４第５１卷第４期ＹｕｎｎａｎＣｈｅｍｉｃａｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＶｏｌ５１，Ｎｏ４ｄｏｉ：１０３９６９／ｊｉｓｓｎ１００４２７５Ｘ２０２４０４２０高光谱结合支持向量机鉴别不同产地的麦冬药材陈碧佳，焦龙，李红，钟汉斌，娄俊豪，沈瑞华（西安石油大学化学化工学院，陕西西安７１００６５）摘要：采用高光谱结合支持向量机方法建立了不同产地麦冬药材的鉴别方法。收集５个不同产地的麦冬样品并采集其高光谱数据，用ＳＧ平滑滤波对高光谱数据预处理，再结合支持向量机方法建立麦冬产地分类模型。结果显示，经预处理后模型对测试集的分类准确率可达到９３００％。结果表明，高光谱结合支持向量机方法是一种很有前景的麦冬药材鉴别方法。关键词：高光谱；支持向量机；麦冬；产地鉴别中图分类号：Ｏ６５４；Ｒ２８２文献标识码：Ａ文章编号：１００４－２７５Ｘ（２０２４）０４－００８９－０３ＤｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎｏｆＯｐｈｉｏｐｏｇｏｎＪａｐｏｎｉｃｕｓｆｒｏｍＤｉｆｆｅｒｅｎｔＯｒｉｇｉｏｎｓｂｙＨｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙＣｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅＣｈｅｎＢｉｊｉａ，ＪｉａｏＬｏｎｇ，ＬｉＨｏｎｇ，ＺｈｏｎｇＨａｎｂｉｎ，ＬｏｕＪｕｎｈａｏ，ＳｈｅｎＲｕｉｈｕａ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｈｅｍｉｓｔｒｙａｎｄＣｈｅｍｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＸｉａｎＳｈｉｙｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉａｎ７１００６５，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆＯｐｈｉｏｐｏｇｏｎｊａｐｏｎｉｃｕｓｆｒｏｍｄｉｆｆｅｒｅｎｔｏｒｉｇｉｏｎｓｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｂｙｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ．ＴｈｅｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｄａｔａｓｏｆＯｐｈｉｏｐｏｇｏｎｊａｐｏｎｉｃｕｓｓａｍｐｌｅｓｆｒｏｍｆｉｖｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｏｒｉｇｉｏｎｓｗｅｒｅｃｏｌｌｅｃｔｅｄ，ａｎｄｔｈｅｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｄａｔａｓｗｅｒｅｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｅｄｂｙＳａｖｉｔｚｋｙ－Ｇｏｌａｙｓｍｏｏｔｈｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ，ａｎｄｔｈｅｎｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆＯｐｈｉｏｐｏｇｏｎｊａ...
