基于FT-NIR和ATR-FTIR光谱的铁皮石斛地理溯源

文献类型： 中文期刊

第一作者： 苏俊宇

作者： 苏俊宇;杨绍兵;王元忠

作者机构：

关键词： 铁皮石斛;化学计量学;机器学习;二维相关光谱;地理来源

期刊名称： 分析测试学报

ISSN： 1004-4957

年卷期： 2025 年 44 卷 006 期

页码： 1005-1015

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为实现铁皮石斛地理来源的快速有效鉴别，基于衰减全反射傅里叶变换红外光谱（ATR-FTIR）和傅里叶变换近红外光谱（FT-NIR）技术，结合数据融合策略与化学计量学方法建立了铁皮石斛地理溯源模型。结果表明，FT-NIR和FT-NIR+ATR-FTIR融合数据集经二阶导数（2nd）预处理后构建的偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和支持向量机（SVM）模型性能最好，测试集准确率均达到100.00%。基于二维相关光谱（2DCOS）构建的残差卷积神经网络（ResNet）模型在训练集、测试集和外部验证集上均实现了100.00%的准确率。该研究为铁皮石斛地理溯源和地理标志产品保护提供了科学依据。

分类号： O657.33%R282.5

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