Machine learning classification of origins and varieties of Tetrastigma hemsleyanum using a dual-mode microscopic hyperspectral imager

高光谱成像 主成分分析 支持向量机 人工智能 模式识别(心理学) 计算机科学 双模 遥感 地质学 工程类 航空航天工程
作者
Changwei Jiao,Zhanpeng Xu,Qiuwan Bian,Erik Forsberg,Qin Tan,Xin Peng,Sailing He
出处
期刊:Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy [Elsevier BV]
卷期号:261: 120054-120054 被引量:22
标识
DOI:10.1016/j.saa.2021.120054
摘要

A dual-mode microscopic hyperspectral imager (DMHI) combined with a machine learning algorithm for the purpose of classifying origins and varieties of Tetrastigma hemsleyanum (T. hemsleyanum) was developed. By switching the illumination source, the DMHI can operate in reflection imaging and fluorescence detection modes. The DMHI system has excellent performance with spatial and spectral resolutions of 27.8 μm and 3 nm, respectively. To verify the capability of the DMHI system, a series of classification experiments of T. hemsleyanum were conducted. Captured hyperspectral datasets were analyzed using principal component analysis (PCA) for dimensional reduction, and a support vector machine (SVM) model was used for classification. In reflection microscopic hyperspectral imaging (RMHI) mode, the classification accuracies of T. hemsleyanum origins and varieties were 96.3% and 97.3%, respectively, while in fluorescence microscopic hyperspectral imaging (FMHI) mode, the classification accuracies were 97.3% and 100%, respectively. Combining datasets in dual mode, excellent predictions of origin and variety were realized by the trained model, both with a 97.5% accuracy on a newly measured test set. The results show that the DMHI system is capable of T. hemsleyanum origin and variety classification, and has the potential for non-invasive detection and rapid quality assessment of various kinds of medicinal herbs.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
2秒前
Struggle完成签到 ,获得积分10
3秒前
3秒前
秦兴虎完成签到,获得积分10
4秒前
Drew11完成签到,获得积分10
4秒前
风趣青槐完成签到,获得积分10
6秒前
科隆龙完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
饱满一手完成签到 ,获得积分10
7秒前
99完成签到,获得积分10
9秒前
枕星发布了新的文献求助10
9秒前
drlq2022完成签到,获得积分10
10秒前
王山完成签到,获得积分10
11秒前
自觉寒梦完成签到,获得积分10
12秒前
ding应助缥缈一刀采纳,获得10
12秒前
pakiorder发布了新的文献求助10
12秒前
专心搞学术完成签到,获得积分10
12秒前
bkagyin应助zzcherished采纳,获得10
14秒前
你怎么这么可爱啊完成签到,获得积分10
14秒前
15秒前
研友_Lmg1gZ完成签到,获得积分10
15秒前
Crazyer完成签到,获得积分10
15秒前
Shuey完成签到,获得积分10
16秒前
XXXXH完成签到,获得积分10
16秒前
Z可完成签到 ,获得积分10
17秒前
momo123完成签到 ,获得积分10
17秒前
高兴的书竹完成签到 ,获得积分10
18秒前
mp5完成签到,获得积分10
19秒前
薯条一克完成签到 ,获得积分10
19秒前
zzcherished完成签到,获得积分10
20秒前
阿军完成签到,获得积分10
20秒前
糊涂的皮皮虾完成签到 ,获得积分10
21秒前
big ben完成签到 ,获得积分10
21秒前
可以的完成签到,获得积分10
22秒前
小瓶盖完成签到 ,获得积分10
22秒前
24秒前
辛勤的泽洋完成签到 ,获得积分10
26秒前
YXHTCM完成签到,获得积分10
28秒前
陈艺鹏完成签到,获得积分10
30秒前
nuistd完成签到,获得积分10
30秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038303
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576013
关于积分的说明 11374210
捐赠科研通 3305780
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819322
邀请新用户注册赠送积分活动 892672
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815029