基于色谱指纹图谱和化学计量学建立党参的定性模型

作者：刘兰萍; 李波霞; 魏玉辉; 段好刚; 武新安

来源：兰州大学学报(医学版), 2012, (03): 38-41.

DOI：10.13885/j.issn.1000-2812.2012.03.003

• 党参
• 指纹图谱
• 随机森林
• 径向基函数神经网络 Codonopsis pilosula
• fingerprint
• random forests
• radial basis function neural network

目的建立来源于不同产地党参的分类模型。方法采用近红外光谱技术结合化学计量学方法鉴别党参产地,采用主成分分析考察分类的可能性和趋势,采用随机森林算法建立分类模型并选择出特征变量,再用所选变量建立径向基函数神经网络模型。结果对于随机森林算法,袋外估计的准确率为86.96%,检验集准确率为100%;基于随机森林算法选出的特征变量,径向基函数神经网络模型的训练集和检验集的准确率都高达100%。结论初步研究表明,色谱指纹图谱结合化学计量学能有效的区分不同产地的党参。

• 单位
  兰州大学第一医院