На основе ближней инфракрасной спектроскопии в сочетании с методами химометрики проведено систематическое исследование идентификации исходных растений иглицы и мягкоопушённой иглицы, а также переноса моделей. Сначала с помощью метода главных компонент (PCA) изучались спектральные различия между ними для последующего создания классификационных моделей. Далее были построены классификационные модели на основе метода опорных векторов (SVM) и случайного леса (RF), а также сравнено влияние различных методов предобработки спектров, отобраны лучшие комбинации предобработки (SG+первая дериватива+SNV и SG+вторая дериватива+SNV), что привело к получению высокоточной модели идентификации (точность 100%). На этой основе модели корректировались методом прямого калибрования (DS) и сегментным прямым калиброванием (PDS), а также был проведён выбор стандартных образцов с помощью иерархической кластеризации (HC), что успешно повысило адаптивность и переносимость моделей. Результаты исследования показывают, что модель SVM превосходит модель RF по точности классификации и стабильности переноса, предоставляя научную основу для применения портативных ближнеинфракрасных спектрометров в идентификации исходных растений традиционной китайской медицины.

иглица; мягкоопушённая иглица; ближняя инфракрасная спектроскопия; идентификация исходных растений; перенос моделей