【摘 要】
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目的使用机器学习领域内的自组织映射神经网络对牛黄、体外培育牛黄和人工牛黄样品红外光谱数据进行区分和鉴别。方法将样品的红外光谱数据进行autoscale处理，然后分别进行非监督分析和监督分析。借助遗传算法研究和探讨最合适的模型类型及相关参数。选取的模型为XY-Fused神经网络，神经元数量为25（5×5），epoch为1 000，训练方式为batch，神经元网络选择为有边界形式。然后将43批样品随机
【基金项目】
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国家重点研发计划（2019YFC1711500）； 国家科技重大专项（2018ZX09735-006）；
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目的使用机器学习领域内的自组织映射神经网络对牛黄、体外培育牛黄和人工牛黄样品红外光谱数据进行区分和鉴别。方法将样品的红外光谱数据进行autoscale处理，然后分别进行非监督分析和监督分析。借助遗传算法研究和探讨最合适的模型类型及相关参数。选取的模型为XY-Fused神经网络，神经元数量为25（5×5），epoch为1 000，训练方式为batch，神经元网络选择为有边界形式。然后将43批样品随机选取其中9批样品作为验证集样品，其余34批样品作为校正集用于模型的训练和学习。结果所建立的XY-Fused神经网络模型3次平行训练和学习的交叉验证正确率分别为94.1%、94.1%、94.1%，平均为94.1%；验证集验证正确率分别为100%、83.3%、100%，平均为94.4%。结论建立的XY-Fused神经网络适用于牛黄类药材的红外光谱数据分析和鉴别，对牛黄类药材的研究具有一定的参考价值。
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