Повышение точности классификации географического происхождения лекарственного растительного сырья при помощи выбора спектральных переменных в ТГЦ спектрах пропускания методом поиска комбинации окон оптимальной ширины

Abstract

Для унификации средств традиционной медицины необходимо определять состав и количественное содержание компонентов растительных продуктов, чтобы обеспечить эффективность, надежность и повторяемость действия лекарств и снизить их возможные побочные эффекты. В данной работе описано повышение точности модели k ближайших соседей (kNN – k nearest neighbors), которая классифицировала 50 образцов сырья из пяти географических локаций (Чанбайшань, Цзиньчжай, Шэньнунцзя, Сицзан и Юньнань) с точностью, прецизионностью и чувствительностью не хуже 0.98, с помощью применения выбора спектральных переменных методом поиска комбинации движущихся окон оптимальной ширины (scmwi – search combination moving window interval).