张晓冬
- 作品数：5 被引量：31H指数：3
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- NIRS在炉甘石及其炮制品质量控制中的应用研究
- 目的：利用主成分判别分析和聚类分析建立炉甘石生品、伪品及炮制品的近红外光谱鉴别模型。探索采用MIV优化的BP-ANN算法建立炉甘石所含ZnO含量的NIR快速测定模型。采用PLS算法建立煅炉甘石中氧化锌含量的近红外光谱快速...
- 张晓冬
- 关键词：炉甘石炮制品近红外光谱
- 近红外光谱结合主成分分析和聚类分析鉴别炉甘石生品、伪品和炮制品被引量：14
- 2018年
- 目的：利用主成分判别分析和聚类分析建立炉甘石生品、伪品和炮制品的近红外光谱鉴别模型。方法：采集炉甘石生品、伪品和炮制品的近红外光谱,每类样品随机划分为训练集和测试集。对光谱预处理方法和建模谱段进行筛选,分别建立主成分判别分析模型及聚类分析模型。结果：光谱经一阶导数预处理,主成分判别分析模型的特征谱段为4 800～4 000 cm^-1,聚类模型的特征谱段为7 300～7 000,4 800～4 000 cm^-1。在主成分判别分析模型中,预测准确率94.34%;在聚类模型中,模型的预测准确率96.23%。结论：所建立的近红外主成分判别分析模型和聚类分析模型均可用于炉甘石生品、伪品和炮制品的鉴别。
- 张晓冬陈龙白玉陈科力
- 关键词：炉甘石近红外光谱主成分分析炮制品伪品
- 基于NIRS和PCA-SVM算法快速鉴别4种含铁矿物药被引量：9
- 2018年
- 目的基于NIRS和PCA-SVM算法快速鉴别磁石、自然铜、蛇含石、赭石。方法采集各样品的近红外光谱(NIRS),分别采用不同方法进行光谱预处理及PCA降维,通过网格搜索法寻优建立SVM模式识别模型。对比不同预处理方法及所建PCA-SVM模型的预测准确率,确定最佳预处理方法和最佳主成分,建立4种含铁矿物药快速鉴别模型。结果光谱最佳预处理方法为矢量归一化法(VN),最佳主成分为PC1和PC2。所建模型对训练集和验证集样品预测准确率均达到100%,模型五折交叉验证准确率亦达100%。结论所建的4种含铁矿物药NIRS的PCA-SVM鉴别模型预测能力强,可用于上述4种含铁矿物药的快速鉴别。
- 张晓冬陈龙黄必胜陈科力
- 关键词：自然铜赭石
- 基于近红外漫反射光谱和PCA-SVM算法快速鉴别炉甘石被引量：9
- 2019年
- 目的:利用主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)算法,建立炉甘石生品、伪品及炮制品的近红外漫反射光谱(NIRS)鉴别模型。方法:采集炉甘石生品、伪品及炮制品的NIRS,选取特征谱段,优选光谱预处理方法及最佳主成分数,建立PCA-SVM鉴别模型。结果:在7 500~4 000 cm-1谱段,以一阶导数法(FD)为最佳光谱预处理方法,PCA提取的光谱前5个主成分为最佳主成分,并经网格搜索算法确定惩罚因子c=0. 25,核函数参数g=8为最佳SVM内部参数,建立炉甘石PCA-SVM鉴别模型。该模型五折交叉验证准确率100%,且模型对训练集和测试集样品预测正确率亦均达100%。结论:基于PCASVM算法所建立的炉甘石NIRS鉴别模型预测准确率高,结合固体粉末漫反射技术无损、快速的优点,该模型可用于炉甘石生品、伪品及炮制品的无损、快速鉴别。
- 陈龙陈龙张晓冬孙扬波
- 关键词：炉甘石近红外漫反射光谱主成分分析支持向量机
- 近红外漫反射光谱法考察芒硝制备玄明粉的过程被引量：1
- 2017年
- 目的利用近红外漫反射光谱法考察芒硝制备玄明粉的过程。方法采集芒硝干燥过程中不同温度、时间点的近红外图谱,并将其变化与芒硝失水过程中的化学及物理变化相结合,探索近红外图谱变化与芒硝失水过程之间的联系。选取近红外图谱变化在第3和第4阶段的样品,以消除常数偏移量为预处理方法,谱段范围10 800.0~9 496.3、9 002.6~7 999.7、5 801.1~5 492.6 cm^(-1)。以烘干法测得芒硝水分,作为参考值;采用偏最小二乘法(PLS)建立近红外定量分析模型。结果以28个含水量在0~24.0%之间的样品建立校正模型,内部验证均方差(RMSECV)为0.995,R2为0.977 5;以12个含水量在0~23.6%之间的样品进行外部验证,其外部验证均方差(RMSEP)为0.840,平均偏差为0.72。结论该方法可快速检测失水不完全芒硝的含水量,准确判断玄明粉炮制程度,亦可用于其制备过程的在线监测。
- 张晓冬陈龙袁明洋张义生陈科力
- 关键词：芒硝玄明粉水分近红外漫反射光谱法
