Resumen

La tecnología de imágenes hiperespectrales (HSI) se ha aplicado cada vez más como herramienta analítica en los campos de la agricultura, la alimentación y la medicina tradicional china en los últimos años. El espectro HSI de una muestra se obtiene normalmente mediante un espectrorradiómetro en cientos de longitudes de onda. En los últimos años, se ha realizado un esfuerzo considerable para identificar las longitudes de onda (variables) que aportan información útil. La selección de las longitudes de onda es un paso crítico en el análisis de datos para la espectroscopia Raman, NIRS o HSI. En este estudio, se compararon las prestaciones de 10 métodos diferentes de selección de longitudes de onda para la discriminación de Ophiopogon japonicus de diferente origen. Los algoritmos de selección de longitudes de onda probados incluyen el algoritmo de proyecciones sucesivas (SPA), pesos de carga (LW), coeficientes de regresión (RC), eliminación de variables no informativas (UVE), UVE-SPA, muestreo reponderado adaptativo competitivo (CARS), regresión de mínimos cuadrados parciales por intervalos (iPLS), iPLS hacia atrás (BiPLS), iPLS hacia adelante (FiPLS) y algoritmos genéticos (GA-PLS). Se estableció una técnica lineal (mínimos cuadrados parciales-análisis discriminante) para la evaluación de la identificación. Y también se proporcionó un modelo de calibración no lineal, la máquina de vectores de apoyo (SVM), para su comparación. Los resultados indican que los métodos de selección de longitudes de onda son herramientas para identificar datos espectrales más concisos y eficaces y desempeñan un papel importante en el análisis multivariante, que puede utilizarse para el posterior análisis de modelos.

• Materias:Análisis cromatográfico Electroquímica Química farmacéutica Método espectrofotométrico
• Subjects:Chromatographic analysis Electrochemistry Chemistry pharmaceutical Spectrophotometric method
• Palabras claves:mínimos cuadrados parciales, métodos de selección de longitudes de onda, algoritmo de selección de longitudes de onda, datos espectrales efectivos, máquina de vectores de apoyo, medicina tradicional china, discriminación de ophiopogon, eliminación de variables no informativas, muestreo reponderado adaptativo, regresión de mínimos cuadrados
• Keywords:partial least square, wavelength selection methods, wavelength selection algorithm, effective spectral data, support vector machine, traditional chinese medicine, discrimination of ophiopogon, uninformative variable elimination, adaptive reweighted sampling, least square regression