机器学习结合太赫兹光谱的附片产地鉴别

赵伟; 何俊; 刘泉澄; 侯森林; 邓琥

doi:10.13873/J.1000-9787(2023)01-0131-04

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机器学习结合太赫兹光谱的附片产地鉴别

计算与测试 | 更新时间：2025-09-11

- 机器学习结合太赫兹光谱的附片产地鉴别
- 暂无标题
- 传感器与微系统 2023年第1期页码：131-134+139
- 作者机构：
  
  1. 西南科技大学信息工程学院
  2. 西南科技大学四川天府新区创新研究院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(6210527);四川省科技厅重点研发资助项目(2020YFS0329)
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2023)01-0131-04
  中图分类号： O441.4;R282.5;TP181
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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赵伟, 何俊, 刘泉澄, 等. 机器学习结合太赫兹光谱的附片产地鉴别[J]. 传感器与微系统, 2023,(1):131-134+139.
赵伟, 何俊, 刘泉澄, 等. 机器学习结合太赫兹光谱的附片产地鉴别[J]. 传感器与微系统, 2023,(1):131-134+139. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2023)01-0131-04.

DOI：

摘要

针对现有技术难以处理未知药材名称的产地识别问题，提出了一种太赫兹时域光谱(THz-TDS)结合机器学习的产地识别方法。首先，将采集到的附片(江油、云南、汉中)太赫兹光谱用Savizky-Golay算法对光谱去噪；然后，采用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)等方法，构建了基于太赫兹光谱的附片产地分类器，并利用模糊判别对识别结果确认；最后，将附片和另采集的6种药材光谱作为测试集，验证识别模型的有效性。结果表明：PLS结合模糊判别模型表现最佳，其中，是否为附片的识别准确率为97.14%;对于未知产地的附片识别准确率为95.23%。

Abstract

关键词

Keywords

references

基于太赫兹光谱技术的贝母品种鉴别方法研究[J]. 刘燕德;徐振;胡军;李茂鹏;崔惠桢.光谱学与光谱分析,2021(11)

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基于LabVIEW的太赫兹二维扫描成像系统设计[J]. 胡子轩;邓琥;陈林宇.传感器与微系统,2019(07)

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