高光谱结合支持向量机鉴别不同产地的麦冬药材.pdf

年 月云南化工 第 卷第 期 ，：高光谱结合支持向量机鉴别不同产地的麦冬药材陈碧佳，焦龙，李红，钟汉斌，娄俊豪，沈瑞华（西安石油大学化学化工学院，陕西西安 ）摘要：采用高光谱结合支持向量机方法建立了不同产地麦冬药材的鉴别方法。收集 个不同产地的麦冬样品并采集其高光谱数据，用 平滑滤波对高光谱数据预处理，再结合支持向量机方法建立麦冬产地分类模型。结果显示，经预处理后模型对测试集的分类准确率可达到 。结果表明，高光谱结合支持向量机方法是一种很有前景的麦冬药材鉴别方法。关键词：高光谱；支持向量机；麦冬；产地鉴别中图分类号：；文献标识码：文章编号：（），（，）：，：；麦 冬 是 百 合 科 植 物 麦 冬 （）的干燥块根，其化学成分以黄酮类、甾体皂苷类、多糖类以及萜类为主。在心血管、降血糖、降血脂、抗炎、抗肿瘤、抗氧化等方面，具有较强的临床应用价值 。不同产地种植的中药会存在差异，所以麦冬产地的鉴别显得尤为重要。因此，需要寻找一种有效、准确、快速的麦冬产地鉴别方法。常规的化学分析技术，如显微鉴别 、顶空 气相色谱 离子迁移光谱法 、气相 质谱联用仪 、薄层色谱法 、高效液相色谱法 、超高液相色谱串联质谱法 等，可用于鉴别不同产地的麦冬，但操作复杂、效率低。作为一种操作简单、无需预处理、效率高的现代无损检测新技术，高光谱近年来迅速发展，已在生物学 、纺织 、文保 等多领域广泛应用。在中药研究方面，李梦等 采集十个不同产地的人参高光谱数据，结合随机森林建立了产地识别模型。结果显示，模型对是否为东北三省出产人参的识别准确率达到了 。除此之外，高光谱技术还被应用于陈皮 、乳香 、丹参 、茯苓 等中药的产地鉴别。因此，可以建立中药麦冬产地的高光谱快速无损鉴别方法。支持向量机（，）通过在特征空间中寻找一个最优超平面来区分不同类别的数据，它在解决非线性问题和高维度模式识别问题中表现出许多优势 。将高光谱与 方法相结合对物质进行分析，具有很好的可行性，已成功应用于签字笔墨迹鉴别 、苹果力学参数无损检测 、桃缺陷检测 等多项研究中。因此，本研究将高光谱与 方法结合，建立麦冬产地的鉴别方法。首先，采集 个产地的麦冬高光谱；其次，对麦冬的高光谱数据进行预处理；之后，以预处理后的光谱数据作为输入变量，建立 分类模型。实验部分 麦冬样品制备本研究所用麦冬样品均从中国西安的中药市场购买。选取浙江、四川、陕西、山东、广东 个产地共批麦冬样品。其中 号样品来自浙江省，号样品来自四川省，号样品来自广东省，号样品来自山东省，号样品来自陕西省。高光谱采集使用 型便携式地物光谱仪（公司，美国）采集麦冬样品的高光谱数据。采集数据之前，预热仪器 ，再使用标准白板进行校正；光谱采集波长范围为 ，时间为 。为提高光谱的稳定性，每个样品光谱采集 次取算数平均值，每批麦冬选择 个样品，个产地共采集了 个样品的光谱数据。预处理方法 平滑滤波（，）是一种在时域内基于局部多项式最小二乘法拟合的滤波方法，主 年 月云南化工 第 卷第 期 ，要用于数据流平滑除噪。它最大的特点在于不仅可以滤除噪音，还可以消除仪器在操作过程中产生的随机噪声；同时，还能保证信号的形状和宽度不变 。原理 是一种基于统计学习理论和结构风险最小化的监督分类方法，它通过寻找最大化数据间隔的超平面来实现数据分类。对于非线性分类问题，通过使用核函数将输入的数据集映射到高维空间，在空间中求解最优分类面得到决策函数，从而得到全局最优解。（，）（）（），（）式中：为超平面斜率，是一个 维向量，为松弛变量，为惩罚因子。本文使用高斯函数作为核函数，该函数可表示为：（，）（），（）软件及计算使用 （）软件对光谱数据进行预处理，使 用 （）软 件 中 的 工具箱建立 分类模型。全部计算在配置了 （）（）的个人计算机中进行。评价模型分类任务的混淆矩阵中 （）表示真实正样本被分为正样本的数量，（）表示真实负样本被分为负样本的数量，（）表示真实负样本被错误分为正样本的数量，（）表示真实正样本被错误分为负样本的数量。基于 、和 ，分类任务的评价指标准确度（）、精密度（）、灵敏度（）和特异性（）计算公式如下：（）（）（）（）结果与讨论 样品的高光谱图 所示为麦冬样品的原始光谱，即反射率随波长变化的曲线。总体上看，光谱曲线大致相同，说明不同产地麦冬的化学组成大体相似。但不同波段对应的反射率数据不同，表明其化学成分含量有差异。这可能是因为不同产地的麦冬药材，在种植时受到不同土壤、湿度、光照等环境因素，以及采摘、加工、炮制技术等人为因素的影响。从图 可以看出，根据光谱曲线大致可以区分个产地，但很难仅凭光谱快速准确地进行区分。因此，将高光谱数据与 结合试图建立一种准确、可靠、有效的麦冬产地鉴别方法。300500700900110013001500170019002100230025000.00.10.20.30.4/nm图 麦冬样品高光谱 光谱预处理高光谱数据中除了包含麦冬样品的信息，还含有光谱采集过程中产生的背景噪声等不相关信息。因此，在建立模型前，利用 （）软件中的算法实现 平滑滤波，对麦冬原始光谱反射率数据进行预处理，达到消除数据中噪声和无关信息的目的，从而获得预处理后的数据。模型建立以麦冬原始光谱反射率数据和预处理后的数据作为输入变量，麦冬产地标签作为输出变量，建立 分类模型。采用随机划分的方法，将数据按 的比例划分为训练集和测试集，核函数选择高斯函数，使用贝叶斯分类器对核尺度（）和框约束级别（）参数进行调优。以测试集的分类准确率作为 模型的最终分类准确率，结果见表 。从表 可以看出，基于麦冬原始光谱反射率数据建立的 模型的分类效果一般，分类准确率仅为 。当参数 为 ，为 时，经 预处理后建立的 模型，取得了更好的分类效果，测试集分类准确率达到了 。表 预处理方法结合 模型的分类准确率及参数模型参数分类准确率 测试集 年 月云南化工 第 卷第 期 ，模型评价分别用外部测试集验证和五折交叉验证（）评价模型。外部测试集验证用 节中建立的分类模型实现，得到测试集的分类准确率、精密度、敏感性和特异性，结果见表。由表 可知，模型对每个产地麦冬样品的精密度、敏感性和特异性均达到了 以上。产地为浙江和四川的麦冬，可以完全与其他产地的麦冬区分开，另外 个产地的麦冬之间仅有小部分容易混淆，说明模型具有较好的分类能力。为了进一步验证模型的预测能力，将训练集的数据，按顺序依次选择其中的 组作为新测试集，剩余数据作为新训练集建立 分类模型，用所得模型对新测试集进行预测，得到五折交叉验证结果，见表 。根据五折交叉验证结果可知，模型具有很强的预测能力。综上表明，经 平滑滤波预处理后建立的 分类模型，具有较好的分类能力和稳定性。表 模型的分类结果（准确率、精密度、敏感性、特异性和五折交叉验证）模型产地精密度 敏感性 特异性 （）（）浙江 四川 广东 山东 陕西 结论本文提出了一种基于支持向量机的麦冬高光谱产地分类方法，实现了对中药麦冬产地的定性鉴别。首先，采集并预处理 个不同产地麦冬的高光谱数据；之后，用麦冬原始光谱反射率数据和预处理后的数据，结合 方法建立分类模型；最后，通过外部测试集验证和五折交叉验证的结果可知，模型对麦冬产地鉴别效果显著，具有较好的分类能力和稳健性。由此可见，高光谱结合支持向量机方法应用于麦冬药材的产地鉴别具有良好的可行性，为中药材定性分类研究提供了一种新思路。参考文献：秦空，韩析霖，傅延龄 基于数据挖掘的麦冬现代临床量效关系探索 环球中医药，（）：蒙倩，张航，等 麦冬类药材及其混淆品的性状及显微鉴别研究 中草药，（）：，（）：，（）：，；，（）：张红涛，赵鑫涛，谭联，等 显微高光谱成像技术在生物学检测中的研究与进展 光谱学与光谱分析，（）：梁慧芳，张惠芳，从明芳，等 高光谱成像技术在纺织检测领域的研究进展 现代纺织技术，（）：，张立福，王飒，张燕，等 文保领域的高光谱遥感技术应用进展 测绘学报，（）：李梦，张小波，刘绍波，等 部分可解释机器学习方法的高光谱人参产地识别和分析 光谱学与光谱分析，（）：张悦，王游游，张婷，等 高光谱结合图分割算法快速鉴别不同尺度产地陈皮 化学试剂，（）：程介虹，陈争光 基于高光谱数据的乳香产地快速鉴别 黑龙江八一农垦大学学报，（）：孙成玉，焦龙 高光谱结合支持向量机鉴别不同产地丹参药材 福建分析测试，（）：孙雪，章登停，王慧，等 基于高光谱成像技术的茯苓产地识别 中国中药杂志，（）：杨雅勋，张伟德，于海波，等 基于改进支持向量机的超声参数与受载混凝土应力状态研究 振动与冲击，（）：唐逸凡，杨尚鹏，刘晓冉，等 线性降维结合支持向量机的签字笔墨迹鉴别研究 警察技术，（）：，（）：张立秀，张淑娟，孙海霞，等 高光谱技术结合网格搜索优化支持向量机的桃缺陷检测 食品与发酵工业，（）：董是，龙志友，毕洁夫，等 基于 平滑 小波降噪处理的桥梁结构监测数据分析方法 测绘通报，（）：收稿日期：基金项目：国家自然科学基金（）；陕西省教育厅青年创新团队建设科研计划（、）；川庆钻探公司 西安石油大学致密油气藏勘探开发研究中心科技项目（）；西 安 石 油 大 学 科 研 创 新 团 队（）。作者简介：陈碧佳（），女，安徽六安人，硕士研究生在读，主要从事化学计量学的研究。：通讯作者：焦龙（），男，陕西西安人，博士，教授，主要从事化学计量学的研究。：