新型变量选择-PLS-DA模型

金银花山银花鉴别准确率高

针对金银花与山银花难以区分的问题,提出的新型变量选择方法能同时实现特征变量筛选和满意鉴别率,为中药材掺假快速检测提供新途径。

Wei, Liu · Huizhen, Tan · 蒋立文 · Du, Guorong · 李跑 · Hui, Tang

Guang Pu Xue Yu Guang Pu Fen Xi/Spectroscopy and Spectral Analysis 2025

参数信息

验证集鉴别率
100 %
外部验证集鉴别率
99.50 %
训练集光谱样本数
643
训练集光谱样本数
200

技术优势

鉴别准确率高

外部验证集鉴别率99.50%,远超常规方法,且采用便携式光谱仪,适合现场快速检测。

同时完成变量选择与建模

RT-PLS-DA能同时筛选特征变量并建立判别模型,避免了传统方法中变量选择与建模分离的繁琐步骤。

无需破坏样品

基于近红外光谱,实现无损快速鉴别,样品可重复使用,适合珍贵中药材检测。

应用场景