矿物类中药炉甘石鉴定方法的系统方案【附数据】
✨ 长期致力于炉甘石、鉴定、X衍射、红外光谱、人工智能算法、信息管理平台研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）X衍射物相分析与近红外光谱多参考相关系法定性鉴别：
对28批市售炉甘石样品进行XRD扫描，确定物相组成，菱锌矿和水锌矿为正品，方解石为伪品。采集近红外光谱（4000-10000cm⁻¹），采用一阶导数+9点平滑预处理。多参考相关系数法将样品光谱与多个标准品光谱库比较，计算相关系数，阈值设为0.85。预测准确率85%，可同时区分生品、伪品和煅制品。
（2）支持向量机与BP神经网络智能鉴别模型：
将预处理后的光谱数据主成分降维至10个主成分，采用线性核SVM进行分类，重复100次十折交叉验证，平均准确率94.24%。BP神经网络结构为10-15-3，学习率0.1，动量因子0.9，准确率95%。结合遗传算法和竞争性自适应重加权采样筛选特征波长，CARS选出200个重要变量，所建PLS定量模型决定系数R²=93.56%，预测均方根误差2.6。
（3）炉甘石鉴定信息管理平台开发：
基于Java EE和MySQL构建B/S架构平台，前端采用Vue.js，后端Spring Boot。平台集成样品基本信息、性状描述、显微图像、XRD谱图、近红外光谱及智能鉴别结果。用户可上传未知样品近红外光谱，系统自动与库中光谱比对，输出相似度及鉴定结论。已录入62批样品数据，支持光谱叠加显示、数据导出和权限管理。在中药饮片厂试用，单样品鉴别时间从人工2小时缩短到5分钟。
import numpy as np from sklearn.svm import SVC from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.decomposition import PCA class CalamineNIRModel: def __init__(self): self.pca = PCA(n_components=10) self.svm = SVC(kernel='linear', C=1.0) self.bp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(15,), learning_rate_init=0.1, momentum=0.9, max_iter=200) def preprocess(self, spectra): # 一阶导数 + Savitzky-Golay平滑 from scipy.signal import savgol_filter deriv = np.gradient(spectra, axis=1) smooth = savgol_filter(deriv, window_length=9, polyorder=3, axis=1) return smooth def train(self, X, y): X_proc = self.preprocess(X) X_pca = self.pca.fit_transform(X_proc) self.svm.fit(X_pca, y) self.bp.fit(X_pca, y) def predict(self, X): X_proc = self.preprocess(X) X_pca = self.pca.transform(X_proc) svm_pred = self.svm.predict(X_pca) bp_pred = self.bp.predict(X_pca) # 投票融合 final = np.array([1 if (svm_pred[i]==bp_pred[i]) else svm_pred[i] for i in range(len(svm_pred))]) return final class CARS: def select_wavelengths(self, X, y, n_iter=50): # 简化版CARS n_vars = X.shape[1] selected = [] for _ in range(n_iter): idx = np.random.choice(n_vars, size=int(n_vars*0.8), replace=False) from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression pls = PLSRegression(n_components=3) pls.fit(X[:, idx], y) coeff = np.abs(pls.coef_).ravel() keep = idx[np.argsort(coeff)[-int(len(idx)*0.5):]] selected.extend(keep) return np.unique(selected)[:200]