分析化学
分析化學
분석화학
CHINESE JOURNAL OF ANALYTICAL CHEMISTRY
2013年
2期
293-296
,共4页
周扬%吕进%戴曙光%刘铁兵%施秧%葛丁飞%李博斌
週颺%呂進%戴曙光%劉鐵兵%施秧%葛丁飛%李博斌
주양%려진%대서광%류철병%시앙%갈정비%리박빈
药片分类%近红外%贝叶斯决策%参数估计
藥片分類%近紅外%貝葉斯決策%參數估計
약편분류%근홍외%패협사결책%삼수고계
针对药片近红外光谱法分类过程中校正集样本数量过少且各类样本数量不均导致分类误差问题,提出了基于贝叶斯决策的分类方法.本方法对校正集样本在各类中的先验概率密度和各类药片光谱的类条件概率密度进行了估计,利用贝叶斯全概率公式计算了待分类光谱分属于各类的后验概率,根据后验概率大小对药片分类.实验随机选取4类数量不等的西酞普兰药片70片,建立贝叶斯决策分类模型,对20片验证集药片进行分类,各类的分类灵敏度和特异度均达到了100％,对比判别最小二乘法的分类结果,验证了贝叶斯决策分类法能将样本及其近红外光谱的分布信息参与分类决策,提高了分类的准确性和适应性.
針對藥片近紅外光譜法分類過程中校正集樣本數量過少且各類樣本數量不均導緻分類誤差問題,提齣瞭基于貝葉斯決策的分類方法.本方法對校正集樣本在各類中的先驗概率密度和各類藥片光譜的類條件概率密度進行瞭估計,利用貝葉斯全概率公式計算瞭待分類光譜分屬于各類的後驗概率,根據後驗概率大小對藥片分類.實驗隨機選取4類數量不等的西酞普蘭藥片70片,建立貝葉斯決策分類模型,對20片驗證集藥片進行分類,各類的分類靈敏度和特異度均達到瞭100％,對比判彆最小二乘法的分類結果,驗證瞭貝葉斯決策分類法能將樣本及其近紅外光譜的分佈信息參與分類決策,提高瞭分類的準確性和適應性.
침대약편근홍외광보법분류과정중교정집양본수량과소차각류양본수량불균도치분류오차문제,제출료기우패협사결책적분류방법.본방법대교정집양본재각류중적선험개솔밀도화각류약편광보적류조건개솔밀도진행료고계,이용패협사전개솔공식계산료대분류광보분속우각류적후험개솔,근거후험개솔대소대약편분류.실험수궤선취4류수량불등적서태보란약편70편,건립패협사결책분류모형,대20편험증집약편진행분류,각류적분류령민도화특이도균체도료100％,대비판별최소이승법적분류결과,험증료패협사결책분류법능장양본급기근홍외광보적분포신식삼여분류결책,제고료분류적준학성화괄응성.
