【摘 要】
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目的 旨在通过通用性强的中药色谱数据特征的抽取和神经网络识别,建立白芍的质量评价模式.方法 首先通过实验获取同一品种不同质量29个白芍样本的高效液相色谱数据,然后依照
【机 构】
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中国医科大学药物分析学教研室,沈阳药科大学药学院
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目的 旨在通过通用性强的中药色谱数据特征的抽取和神经网络识别,建立白芍的质量评价模式.方法 首先通过实验获取同一品种不同质量29个白芍样本的高效液相色谱数据,然后依照非线性的核主成分分析(KPCA)进行数学特征提取,将取得的压缩数据,输入BP神经网络进行学习,运用训练后的网络识别白芍的质量分类.并探讨了模式识别中人工神经网络的数据预处理、网络隐含层数、隐节点数、激励函数和过拟合现象等.结果 通过改良后网络训练,已成功地识别白芍药材质量类别(识别率100%).结论 非线性特征提取KPCA法与人工神经网络结合
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