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在红花提取液近红外定量分析中的应用.pdf
( ) 第 40 卷 分析化学 FENXI HUAXUE 研究 第期 2012 年月 Chinese Journal of Analytical Chemistry ~ : / DOI 10.3724SP.J.1096.2012.10898 基于粒子群算法的最小二乘支持向量机 在红花提取液近红外定量分析中的应用 金 叶 杨 凯 吴永江 刘雪松 陈 勇* ( , ) 浙江大学药学院 杭州 310058 ( ) , 摘 要 提出一种基于粒子群算法的最小二乘支持向量机 PSO LS SVM 方法 用于建立红花提取过程关键 - - 。 、 ( ) , 质控指标的定量分析模型 近红外光谱数据经波段选择 预处理和主成分分析 降维 后 利用粒子群优化 ( ) , PSO 算法对最小二乘支持向量机算法中的参数进行优化 然后使用最优参数建立固含量和羟基红花黄色素 ( ) 。 ( ) ( ) , A HSYA 浓度的定量校正模型 将校正结果与偏最小二乘法回归 PLSR 和 BP 神经网络 BP ANN 比较 并 - 。 , 将所建的3 个模型用于红花提取过程未知样本的预测 结果表明 BP ANN 校正结果优于 PSO LS SVM 和 - - - , , 、 , PLSR 但是对验证集和未知样品集的预测能力较差 而 PSO LS SVM 和 PLSR 模型的校正 验证结果相近 相 - - , , , 。 关系数均大于 0.987 RMSEC 和RMSEP 值相近且小于 0.074 RPD 值均大于 6.26 RSEP 均小于 5.70% 对于未 , , , 知样品集 PSO LS SVM 模型的RPD 值大于 8.06 RMSEP 和 RSEP 值分别小于 0.07% 和 5.84% 较 BP ANN 和 - - - 。
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