[发明专利]一种基于太赫兹光谱的用于鉴别白芷商品规格的系统

权利要求书

1.一种用于鉴别白芷商品规格的系统，其特征在于，所述系统包括以下部分：

第一部分：数据输入部分；用于输入白芷的太赫兹光谱；

第二部分：数据提取与预处理部分；用于提取太赫兹光谱的吸收系数谱，并进行预处理；

第三部分：降维处理部分：利用t-分布式随机邻域嵌入算法对预处理后的数据进行降维处理；

第四部分：模型训练部分；将第三部分降维处理后数据分为训练集数据和测试集数据，将训练集数据中降维处理后的前3个主成分输入机器学习模型，进行模型训练；

第五部分：鉴别部分；将测试集数据中降维处理后的前3个主成分输入第四部分训练后的模型，输出白芷的商品规格。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，第一部分中，所述白芷的商品规格为川白芷、祁白芷、亳白芷以及禹白芷中的一种或两种以上。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，第一部分中，所述太赫兹光谱是按照以下方法测试得到的：取白芷，打粉，压片，利用投射型太赫兹时域光谱系统测试，得到太赫兹光谱。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，第二部分中，所述吸收系数谱的范围为：0.2THz-2.0THz；所述预处理方法为：先进行卷积平滑处理，再进行归一化处理。

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，第三部分中，所述降维处理的方法为：将预处理后的数据采用Rtsne包进行分析，困惑度设置为10，将预处理后的数据降到三维。

6.根据权利要求1-5任一项所述的系统，其特征在于，第四部分中，所述机器学习模型为随机森林模型或支持向量机模型。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述机器学习模型为随机森林模型，随机森林模型的参数设置如下：mtry值：3，决策树数目ntree值：1600。

8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述机器学习模型为支持向量机模型，支持向量机模型的参数设置入如下：建模类别：C分类器模型，核函数：多项式核函数。

9.权利要求1-8任一项所述的系统在鉴别白芷的商品规格中的用途。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有如权利要求1～8任一项所述的系统。