《表4 不同预处理后SVM模型参数》

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《红外光谱结合化学计量学鉴别獐牙菜属植物》

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表4为5种獐牙菜属植物根、茎和叶光谱数据预处理后建立SVM模型结果，Best c，Best g分别代表精细筛选后最优惩罚参数与核函数参数。由表4可知，根、茎原始数据建立SVM模型c值过大，分别为5 792.618 8和8 192，有过拟合风险[29]。MSC+SG+2D为根最佳预处理方法，最佳惩罚参数c=22.627 4，核函数参数g=0.001 7，AT为100%，将55个预测数据集代入SVM模型，AP为100%；茎与叶光谱数据经SNV+SG+2D，SNV+SG+3D，MSC+SG+2D与MSC+SG+3D预处理构建SVM模型，Best c与Best g均在正常范围，且AT与AP均达到100%。通过分析21种SVM模型，发现预处理后SVM模型参数优于原始数据；SNV与MSC预处理对叶和根的SVM模型效果基本一致，无较大差别；2D与3D处理后SVM模型判别效果优于1D，由于导数阶数增加可能导致光谱信号失真、噪声放大以及样品化学成分信号衰减，故预处理选用2D；根、茎、叶3个部位红外光谱结合SVM均能准确鉴别5种獐牙菜属植物，且分类效果好，结果见图2。