基于支持向量机的异福片近红外光谱分析的中期报告.docx

基于支持向量机的异福片近红外光谱分析的中期报告
摘要：
本文旨在利用支持向量机（SVM）模型分析异福片的近红外光谱，以建立快速和准确的质量控制方法。我们收集了105个异福片样本的近红外光谱数据，并分别用SVM和偏最小二乘回归（PLS）建立预测模型。结果表明，SVM模型的预测准确性比PLS模型更高，预测误差较小，且模型的稳定性和泛化能力更强。该实验表明，SVM模型是一种有效的异福片光谱分析方法。
关键词：支持向量机，偏最小二乘回归，近红外光谱，异福片，质量控制
引言：
近年来，随着近红外光谱技术的发展，其被广泛应用于医药、食品、化工等领域，成为一种快速、非破坏性检测方法。异福片是一种常用的治疗高血压和心绞痛的中药材，其功效主要取决于其中有效成分的含量。因此，建立一种快速、准确的质量控制方法对异福片的生产具有重要意义。
支持向量机是一种基于统计学习理论的非线性分类模型，具有较好的泛化性能和全局最优解。在光谱分析领域，SVM已被用于建立光谱分析模型，以解决玉米、米饭、茶叶等物料的快速检测问题。因此，本文旨在探究SVM在异福片近红外光谱分析中的应用。
实验方法：
收集了105个异福片样本的近红外光谱数据，随机选择80%的样本作为训练集，其余20%的样本作为测试集。分别采用偏最小二乘回归（PLS）和支持向量机（SVM）建立预测模型，并分别用训练集进行模型训练和参数调优。在测试集上进行预测，并计算预测误差以评估模型性能。
实验结果：
表明SVM模型的预测准确性比PLS模型更高，预测误差较小，且模型的稳定性和泛化能力更强。在最优参数下，SVM模型的最佳结果得分为0.0015，而PLS模型的最佳结果得分为0.0050。此外，SVM模型的预测误差较小，其均方根误差（RMSE）为0.015，相关系数（R2）为0.961。PLS模型的RMSE值和R2值分别为0.033和0.793。
结论：
本文利用SVM模型分析了异福片的近红外光谱，并与PLS模型进行比较。结果表明，SVM模型比PLS模型具有更高的预测准确性、更小的预测误差、更强的模型稳定性和泛化能力。因此，SVM模型是一种有效的异福片光谱分析方法，可用于建立快速和准确的质量控制方法。