药品分成真假类基于多元波数选择方法

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摘要

衰减全反射(ATR)中,由傅立叶一个采样技术变换红外光谱(FTIR),已被采用为用于一种分析工具,…

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药品分成真假类基于多元波数选择方法

亮点

提出了一种基于波数的重要性指数波数选择框架

•[123 ]使用小波数范围的方法,增加分类性能。

我们的主张被施加到西力士和伟哥FTIR-ATR的内容

摘要

减毒总反射(ATR)中,由傅立叶一个采样技术变换红外光谱(FTIR),已被采用作为用于检测欺诈性药品的分析工具。由FTIR-ATR中生成的频谱通常依赖于数百个等间隔的波数的这可减少的定制分类样本成类,即,真实的或欺诈技术的性能。本文提出了一种选择的子集的瓦特的新颖方法avenumbers(变量),更好地分类样本插入到这样的类。对于这个问题,主成分分析(PCA)被集成到

K -nearest邻居(KNN)分类技术。 PCA应用于FTIR-ATR数据和可变重要度指数是建立在PCA输出。迭代向后变量消除开始由该索引引导;每个变量移除之后,将样品分为使用KNN真实或欺诈类,分类精度被测量。波数子集影响精度高并保持变量的减小百分比被选择。当施加到西力士FTIR-ATR数据,所提出的方法只保留了原始变量的平均1.84%,并增加了分类精度平均为2.1%,0.9897从0.9689;作为伟哥数据,所述方法增加的平均分类精度1.56%,从0.9135至0.9278,只用7.72%的原始变量。

图形抽象

[123 ]下载:下载完整大小的图片

药品分成真假类基于多元波数选择方法关键词

波数selectionCounterfeit medicinesPCAKNNFTIR-ATRView全文

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