基于ID3决策树算法和模糊判别的中药材识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于ID3决策树算法和模糊判别的中药材识别方法，所述识别方法包括：利用太赫兹时域光谱技术建立中药材太赫兹吸收光谱样本库和细节点特征库；根据样本库训练ID3决策树，并对待识别样本进行识别预测；通过细节点特征库，将待识别样本与预测样本做进一步的细节特征匹配，根据匹配结果确定样本类别。本发明专利技术的识别方法可将决策树的分类结果用模糊判别进行确认，并将决策树模型具有的较好的分类性能和模糊判别具有的较好的描述类别内部相似性的特点进行有效结合，协同不同算法的优势，显著降低了对样本库外药材的误识，获得了较好的识别率，可提高太赫兹光谱技术在中药材识别上的可靠性和正确率。药材识别上的可靠性和正确率。药材识别上的可靠性和正确率。

【技术实现步骤摘要】
基于ID3决策树算法和模糊判别的中药材识别方法


[0001]本专利技术涉及分类识别的
，特别涉及基于ID3决策树算法和模糊判别的中药材识别方法的


技术介绍

[0002]中药材在流通过程中，会出现不法商贩以价格低廉外观相似的假药冒充真品售卖的问题，其不仅会给消费者造成经济损失，还会损害消费者的身体健康，因此，有必要对中药材进行准确的识别，而传统经验的中药识别方法无法很好地解决以上问题。
[0003]太赫兹时域光谱技术用于物质检测时不会发生有害的电离及辐射，可获得样品的吸收系数等光谱特征信息，且具有较高的信噪比和探测灵敏度，因此成为中药材质量控制的研究方向之一，但大部分中药材在太赫兹波段没有明显的吸收峰，通过吸收峰的位置对其进行精确分类的难度较大。因此，目前利用太赫兹光谱来对中药材分类鉴别方法多是借助于模式识别工具。
[0004]然而，目前的关于中药材太赫兹光谱的算法研究还存在以下两个问题：(1)如决策树、支持向量机等算法虽能快速准确的识别样本库内的药材种类，但却不能描述类别内部的相似性，即同时也会把库外的药材种类识本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于ID3决策树算法和模糊判别的中药材识别方法，其特征在于，其包括：获得多种中药材样品的太赫兹时域光谱，对所述太赫兹时域光谱进行傅里叶变换，获得频域数据，根据所得频域数据，计算各频率采样点处的吸收系数，对应得到中药材的太赫兹吸收光谱，由各中药材样品的太赫兹吸收光谱组成样本集；基于所述样本集，对ID3算法的决策树模型进行训练，获得决策树识别模型；基于所述样本集，得到所述太赫兹吸收光谱的细节特征点库；通过所述决策树识别模型对在所述样本集内存在样本数据的待测中药材的所述太赫兹吸收光谱进行识别，根据识别结果获得关于该中药材类型的预测结果；将所述细节特征点库中与预测结果一致的中药材的细节特征点与待测中药材的太赫兹吸收光谱的细节特征点进行匹配，根据匹配结果确定待测中药材类别；所述细节特征点库构建如下：标记不同中药材样品在其所述太赫兹吸收光谱图中不同采样频率点处的吸收谱，获得各频率点的吸收系数均值和方差，由频率点频率、吸收系数均值和方差及其对应的中药材样品的类型标签组成所述细节特征点库。2.根据权利要求1所述的中药材识别方法，其特征在于，所述吸收系数通过以下计算模型得到：得到：其中，n(w)表示样品折射率，c为太赫兹波在真空中的传播速度，w为角频率，d为样品厚度，为无样品情况下的太赫兹信号即参考信号和样品信号的相位差，α(w)为样品吸收系数，ρ(w)为参考信号和样品信号振幅比。3.根据权利要求1所述的中药材识别方法，其特征在于，其还包括：将所述太赫兹吸收光谱进行平滑处理，获得平滑后吸收光谱，通过所述平滑后吸收光谱进行所述决策树模型训练。4.根据权利要求3所述的中药材识别方法，其特征在于，所述平滑处理为采用SG平滑算法的三点二阶平滑。5.根据权利要求1所述的中药材识别方法，其特征在于，所述各频率点的吸收系数均值和方差通过以下计算模型得到：A(i)＝[m
i1
,
…
m
ij
…
m
iN
]
ꢀꢀꢀ
(3)，C(i)＝[c
i1
,
…
c
ij
…<...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵伟，何俊，邓琥，侯森林，
申请(专利权)人：西南科技大学，
类型：发明
国别省市：