【摘 要】
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傅里叶变换红外光谱通常包含有大量的波长变量点，对其进行定性分析需要建立稳健的、可解释性的分类模型。稀疏线性判别分析（SLDA）是一种较为新颖和有效的机器学习算法，常用于高维
【机 构】
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甘肃中医药大学信息工程学院,甘肃省高校中（藏）药化学与质量研究省级重点实验室
【基金项目】
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中央本级重大增减支项目“名贵中药资源可持续利用能力建设”子课题“秦艽全国生产区划研究”项目(20603020212);国家自然科学基金项目(81660577);甘肃省自然科学基金项目(1506RJZA046);甘肃省中医药管理局项目(GZK-2013-44)资助
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傅里叶变换红外光谱通常包含有大量的波长变量点，对其进行定性分析需要建立稳健的、可解释性的分类模型。稀疏线性判别分析（SLDA）是一种较为新颖和有效的机器学习算法，常用于高维度、小样本数据的变量筛选和判别分析，SLDA通过在线性判别分析中引入正则项，使分类器训练过程和变量选择过程同时完成，不同判别方向上载荷系数的稀疏性则增强了模型的可解释性。采集甘肃不同产地的秦艽样本94个，其中麻花秦艽（Gentiana straminea Maxim）30个，黄管秦艽（Gentiana officinalis）28个，大
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