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            論文編號 202105-186
            論文題目 激發發射矩陣熒光結合化學模式識別方法鑒別連翹種類
            文獻類型
            收錄
            期刊

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            激發發射矩陣熒光結合化學模式識別方法鑒別連翹種類

            首發時間:2021-05-26

            董明月 1   

            董明月(1994-),女

            吳海龍 1   

            吳海龍(1961-),男,博導,主要研究方向:化學計量學

            龍婉君 1    王童 1   
            • 1、湖南大學化學化工學院,化學/生物傳感與化學計量學國家重點實驗室,長沙,410082

            摘要:實驗通過激發發射矩陣熒光(EEM)結合化學模式識別方法對連翹種類進行鑒別。首先采用主成分分析(PCA)和交替歸一加權殘差算法(ANWE)對EEM的原始數據進行特征信息的提取,其中PCA選取前18個主成分以及ANWE選取5個組分數。之后將兩種方法得到的特征數據分別進行層次聚類分析(HCA)來對45個樣本進行聚類。聚類結果表明ANWE-HCA的結果更佳,這得益于ANWE可以分解得到具有化學意義數據。另外實驗還使用偏最小二乘判別分析(PLS-DA)對青翹和老翹進行分析,并從45個樣本中選取36個樣本作為訓練集和9個樣本作為測試集。當潛變量數為19時,使用留一法所得到的分類準確率(CCR)最佳,故在潛變量為19時建立模型。然后使用模型對交叉驗證集、訓練集和測試集進行預測,并得到CCR分別75.0%、100.0%和77.8%,另外還計算得到靈敏度和特異性,實驗結果表明PLS-DA可以對青翹和老翹進行鑒別分析。

            關鍵詞: 化學計量學 激發發射矩陣熒光 化學模式識別 連翹

            For information in English, please click here

            EEM combined with chemical pattern recognition method to identify forsythia species

            DONG Mingyue 1   

            董明月(1994-),女

            WU Hailong 1   

            吳海龍(1961-),男,博導,主要研究方向:化學計量學

            LONG Wanjun 1    WANG Tong 1   
            • 1、State Key Laboratory of Chemo/Biosensing and Chemometrics, College of Chemistry and Chemical Engineering, Hunan University, Changsha, 410082

            Abstract:This experiment uses excitation-emission matrix fluorescence (EEM) combined with chemical pattern recognition methods to identifyforsythia species. The experiment uses principal component analysis (PCA) and alternating normatization-weighted error (ANWE) to extract features of the original data measured by EEM, where PCA selects the first 18 principal components and ANWE selects 5 factors. After that, the feature data obtained by the two methods are subjected to hierarchical clustering analysis (HCA) to perform clustering on 45 forsythia samples. The clustering results indicate that ANWE-HCA has better results, which due to the chemical meaning data obtained by ANWE. In addition, the experiment also uses partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) to identify the green and ripe forsythia. And select 36 samples and 9 samples as the training set and the validation set from 45 samples, respectively. When the number of latent variables (LVs) is 19, the correct classification rate (CCR) obtained by using the leave-one method is the best. Therefore, the model is established when the number of LVs is 19. Then the model is used to predict the cross-validation set, training set and test set, and the CCRs are 75.0%, 100.0% and 77.8%, respectively. In addition, the sensitivity and specificity are calculated, and the experimental results show that PLS-DA can discriminate between green and ripe forsythia.

            Keywords: Chemometrics Excitation-emission matrix fluorescence Chemical pattern recognition Forsythia

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            引用

            導出參考文獻

            .txt .ris .doc
            董明月,吳海龍,龍婉君,等. 激發發射矩陣熒光結合化學模式識別方法鑒別連翹種類[EB/OL]. 北京:中國科技論文在線 [2021-05-26]. http://www.c1gkrice.com/releasepaper/content/202105-186.

            No.****

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