人工神经网络-近红外光谱法非破坏监控蛇床子SFE-CO2萃取物的质量
인공신경망락-근홍외광보법비파배감공사상자SFE-CO2췌취물적질량
Application of Artificial Neural Network-near-infrared Reflectance Spectroscopy in Controlling Extractant of Fructus Cnidii by SFE-CO2
  • 万方数据
    吉林大学学报（理学版） 길림대학학보（이학판）
    JOURNAL OF JILIN UNIVERSITY(SCIENCE EDITION)
    2008年 2期 341-345 ,共5页

    郭晔%王彬%曲楠%赵羚志%李文良%弥宏%任玉林

    곽엽%왕빈%곡남%조령지%리문량%미굉%임옥림

    人工神经网络%近红外漫反射光谱%蛇床子%超临界CO2萃取 人工神經網絡%近紅外漫反射光譜%蛇床子%超臨界CO2萃取
    인공신경망락%근홍외만반사광보%사상자%초림계CO2췌취
    将人工神经网络与近红外漫反射光谱相结合,对蛇床子超临界CO2萃取物中的蛇床子素和欧前胡素同时进行快速、非破坏的定量分析.分别利用萃取物的原始光谱和两种预处理光谱(一阶导数和标准归一化)建立了网络的数学校正模型,并把所得结果进行了比较,确定用一阶导数光谱所建立的模型为最佳网络模型.
    장인공신경망락여근홍외만반사광보상결합,대사상자초림계CO2췌취물중적사상자소화구전호소동시진행쾌속、비파배적정량분석.분별이용췌취물적원시광보화량충예처리광보(일계도수화표준귀일화)건립료망락적수학교정모형,병파소득결과진행료비교,학정용일계도수광보소건립적모형위최가망락모형.
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