✨ 长期致力于炉甘石、鉴定、X衍射、红外光谱、人工智能算法、信息管理平台研究工作擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。✅ 专业定制毕设、代码✅如需沟通交流点击《获取方式》1X衍射物相分析与近红外光谱多参考相关系法定性鉴别对28批市售炉甘石样品进行XRD扫描确定物相组成菱锌矿和水锌矿为正品方解石为伪品。采集近红外光谱4000-10000cm⁻¹采用一阶导数9点平滑预处理。多参考相关系数法将样品光谱与多个标准品光谱库比较计算相关系数阈值设为0.85。预测准确率85%可同时区分生品、伪品和煅制品。2支持向量机与BP神经网络智能鉴别模型将预处理后的光谱数据主成分降维至10个主成分采用线性核SVM进行分类重复100次十折交叉验证平均准确率94.24%。BP神经网络结构为10-15-3学习率0.1动量因子0.9准确率95%。结合遗传算法和竞争性自适应重加权采样筛选特征波长CARS选出200个重要变量所建PLS定量模型决定系数R²93.56%预测均方根误差2.6。3炉甘石鉴定信息管理平台开发基于Java EE和MySQL构建B/S架构平台前端采用Vue.js后端Spring Boot。平台集成样品基本信息、性状描述、显微图像、XRD谱图、近红外光谱及智能鉴别结果。用户可上传未知样品近红外光谱系统自动与库中光谱比对输出相似度及鉴定结论。已录入62批样品数据支持光谱叠加显示、数据导出和权限管理。在中药饮片厂试用单样品鉴别时间从人工2小时缩短到5分钟。import numpy as np from sklearn.svm import SVC from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.decomposition import PCA class CalamineNIRModel: def __init__(self): self.pca PCA(n_components10) self.svm SVC(kernellinear, C1.0) self.bp MLPClassifier(hidden_layer_sizes(15,), learning_rate_init0.1, momentum0.9, max_iter200) def preprocess(self, spectra): # 一阶导数 Savitzky-Golay平滑 from scipy.signal import savgol_filter deriv np.gradient(spectra, axis1) smooth savgol_filter(deriv, window_length9, polyorder3, axis1) return smooth def train(self, X, y): X_proc self.preprocess(X) X_pca self.pca.fit_transform(X_proc) self.svm.fit(X_pca, y) self.bp.fit(X_pca, y) def predict(self, X): X_proc self.preprocess(X) X_pca self.pca.transform(X_proc) svm_pred self.svm.predict(X_pca) bp_pred self.bp.predict(X_pca) # 投票融合 final np.array([1 if (svm_pred[i]bp_pred[i]) else svm_pred[i] for i in range(len(svm_pred))]) return final class CARS: def select_wavelengths(self, X, y, n_iter50): # 简化版CARS n_vars X.shape[1] selected [] for _ in range(n_iter): idx np.random.choice(n_vars, sizeint(n_vars*0.8), replaceFalse) from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression pls PLSRegression(n_components3) pls.fit(X[:, idx], y) coeff np.abs(pls.coef_).ravel() keep idx[np.argsort(coeff)[-int(len(idx)*0.5):]] selected.extend(keep) return np.unique(selected)[:200]
矿物类中药炉甘石鉴定方法的系统方案【附数据】
✨ 长期致力于炉甘石、鉴定、X衍射、红外光谱、人工智能算法、信息管理平台研究工作擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。✅ 专业定制毕设、代码✅如需沟通交流点击《获取方式》1X衍射物相分析与近红外光谱多参考相关系法定性鉴别对28批市售炉甘石样品进行XRD扫描确定物相组成菱锌矿和水锌矿为正品方解石为伪品。采集近红外光谱4000-10000cm⁻¹采用一阶导数9点平滑预处理。多参考相关系数法将样品光谱与多个标准品光谱库比较计算相关系数阈值设为0.85。预测准确率85%可同时区分生品、伪品和煅制品。2支持向量机与BP神经网络智能鉴别模型将预处理后的光谱数据主成分降维至10个主成分采用线性核SVM进行分类重复100次十折交叉验证平均准确率94.24%。BP神经网络结构为10-15-3学习率0.1动量因子0.9准确率95%。结合遗传算法和竞争性自适应重加权采样筛选特征波长CARS选出200个重要变量所建PLS定量模型决定系数R²93.56%预测均方根误差2.6。3炉甘石鉴定信息管理平台开发基于Java EE和MySQL构建B/S架构平台前端采用Vue.js后端Spring Boot。平台集成样品基本信息、性状描述、显微图像、XRD谱图、近红外光谱及智能鉴别结果。用户可上传未知样品近红外光谱系统自动与库中光谱比对输出相似度及鉴定结论。已录入62批样品数据支持光谱叠加显示、数据导出和权限管理。在中药饮片厂试用单样品鉴别时间从人工2小时缩短到5分钟。import numpy as np from sklearn.svm import SVC from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.decomposition import PCA class CalamineNIRModel: def __init__(self): self.pca PCA(n_components10) self.svm SVC(kernellinear, C1.0) self.bp MLPClassifier(hidden_layer_sizes(15,), learning_rate_init0.1, momentum0.9, max_iter200) def preprocess(self, spectra): # 一阶导数 Savitzky-Golay平滑 from scipy.signal import savgol_filter deriv np.gradient(spectra, axis1) smooth savgol_filter(deriv, window_length9, polyorder3, axis1) return smooth def train(self, X, y): X_proc self.preprocess(X) X_pca self.pca.fit_transform(X_proc) self.svm.fit(X_pca, y) self.bp.fit(X_pca, y) def predict(self, X): X_proc self.preprocess(X) X_pca self.pca.transform(X_proc) svm_pred self.svm.predict(X_pca) bp_pred self.bp.predict(X_pca) # 投票融合 final np.array([1 if (svm_pred[i]bp_pred[i]) else svm_pred[i] for i in range(len(svm_pred))]) return final class CARS: def select_wavelengths(self, X, y, n_iter50): # 简化版CARS n_vars X.shape[1] selected [] for _ in range(n_iter): idx np.random.choice(n_vars, sizeint(n_vars*0.8), replaceFalse) from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression pls PLSRegression(n_components3) pls.fit(X[:, idx], y) coeff np.abs(pls.coef_).ravel() keep idx[np.argsort(coeff)[-int(len(idx)*0.5):]] selected.extend(keep) return np.unique(selected)[:200]
