分析测试学报
分析測試學報
분석측시학보
JOURNAL OF INSTRUMENTAL ANALYSIS
2007年
5期
617-620,624
,共5页
南劲松%孟庆繁%郭伟良%申斯乐%滕利荣
南勁鬆%孟慶繁%郭偉良%申斯樂%滕利榮
남경송%맹경번%곽위량%신사악%등리영
近红外漫反射光谱%偏最小二乘法%径向基神经网络%异烟肼片
近紅外漫反射光譜%偏最小二乘法%徑嚮基神經網絡%異煙肼片
근홍외만반사광보%편최소이승법%경향기신경망락%이연정편
应用异烟肼片粉末的近红外漫反射光谱数据分别结合偏最小二乘法(PLS)和径向基神经网络(RBFNN)建立定量分析模型,并用所建模型对预测集样品进行了预测,结果表明:应用RBFNN所建立的定量分析模型优于PLS模型,相关系数(r)值由0.995 93提高到0.997 34,交互验证均方根误差(RMSECV)值由0.005 23下降到0.004 23,预测均方根误差(RMSEP)值由0.006 14下降到0.005 01.
應用異煙肼片粉末的近紅外漫反射光譜數據分彆結閤偏最小二乘法(PLS)和徑嚮基神經網絡(RBFNN)建立定量分析模型,併用所建模型對預測集樣品進行瞭預測,結果錶明:應用RBFNN所建立的定量分析模型優于PLS模型,相關繫數(r)值由0.995 93提高到0.997 34,交互驗證均方根誤差(RMSECV)值由0.005 23下降到0.004 23,預測均方根誤差(RMSEP)值由0.006 14下降到0.005 01.
응용이연정편분말적근홍외만반사광보수거분별결합편최소이승법(PLS)화경향기신경망락(RBFNN)건립정량분석모형,병용소건모형대예측집양품진행료예측,결과표명:응용RBFNN소건립적정량분석모형우우PLS모형,상관계수(r)치유0.995 93제고도0.997 34,교호험증균방근오차(RMSECV)치유0.005 23하강도0.004 23,예측균방근오차(RMSEP)치유0.006 14하강도0.005 01.
