《表3 不同预处理后PLS-DA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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选用样品3 699～2 802，1 797～685 cm-1和652～550 cm-1波段红外光谱数据建立川东獐牙菜、青叶胆、狭叶獐牙菜、紫红獐牙菜和西南獐牙菜不同部位（根、茎、叶）PLS-DA模型。根和叶光谱数据通过MSC+SG+2D处理后，R2Y和Q2值最大，RMSEE和RMSECV较小，AT为100%，故选择MSC+SG+2D为最佳预处理方式。经过MSC+SG+2D处理后预测集样品全部分类正确，AP为100%，且RMSEP0.88，RMSEE和RMSECV均<0.16，且RMSEP0.75，RMSEP<0.13，说明模型预测能力强，AT和AP均为100%，全部样品分类正确。对比根、茎和叶最佳预处理PLS-DA模型，AP均为100%，表明3个部位构建PLS-DA模型均能准确鉴别川东獐牙菜、青叶胆、狭叶獐牙菜、紫红獐牙菜和西南獐牙菜，模型预测能力好。见表3。