《表2 不同数据类型下PLS-DA模型参数》

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《基于ATR-FTIR结合化学计量学快速鉴别玉竹和黄精的实验研究》

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对玉竹样本及黄精样本进行人为分类，构建偏最小二乘法（partial least squares-discriminant analysis，PLS-DA）模型。在PLS-DA模型中，拟合度（Q2）和预测值（R2）数值介于0～1之间，通常认为两者值均大于0.5时，模型具有较好的拟合性和可预测性；进一步对模型进行置换实验，当置换参数拟合截距（Q2intercepts）和预测截距（R2intercepts）分别小于0.4和0.05时，模型方能有效。玉竹样本和黄精样本在1200～700cm-1显示出差异性，通过构建原图谱、一阶图谱和二阶图谱的PLS-DA模型，寻找最佳模型，如表2所示，原图谱分类效果较好，故采用1200～700cm-1范围内原图谱进行统计分析。