湖北农业科学
湖北農業科學
호북농업과학
2014年
2期
423-425
,共3页
汤彦丰%侯占忠%郗青川%范国强
湯彥豐%侯佔忠%郗青川%範國彊
탕언봉%후점충%치청천%범국강
大黄(Rhubarb)%近红外光谱%径向基函数神经网络%鉴别
大黃(Rhubarb)%近紅外光譜%徑嚮基函數神經網絡%鑒彆
대황(Rhubarb)%근홍외광보%경향기함수신경망락%감별
Rhubarb%near infrared spectroscopy%RBF-NN%identification
测定了41个大黄(Rhubarb)样品的近红外光谱数据,结合径向基函数神经网络模型,对正品与非正品大黄加以鉴别.为了提高神经网络的训练速度,在利用径向基函数神经网络建立模型之前,通过小波变换压缩了光谱变量,分析了建立模型的参数.结果表明,该法对大黄样品的识别正确率达97.56％,可用于大黄中药生产的质量控制.
測定瞭41箇大黃(Rhubarb)樣品的近紅外光譜數據,結閤徑嚮基函數神經網絡模型,對正品與非正品大黃加以鑒彆.為瞭提高神經網絡的訓練速度,在利用徑嚮基函數神經網絡建立模型之前,通過小波變換壓縮瞭光譜變量,分析瞭建立模型的參數.結果錶明,該法對大黃樣品的識彆正確率達97.56％,可用于大黃中藥生產的質量控製.
측정료41개대황(Rhubarb)양품적근홍외광보수거,결합경향기함수신경망락모형,대정품여비정품대황가이감별.위료제고신경망락적훈련속도,재이용경향기함수신경망락건립모형지전,통과소파변환압축료광보변량,분석료건립모형적삼수.결과표명,해법대대황양품적식별정학솔체97.56％,가용우대황중약생산적질량공제.
