【摘 要】
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基于主成分分析和概率神经网络,提出了一种有效识别高甘油三脂血清荧光光谱的新方法.研究测量了正常和高甘油三脂血清在290nm和350nm激发光下产生的荧光光谱,并分别以3种采样
【机 构】
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华东交通大学机电工程学院,南京航空航天大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61065002）, 华东交通大学博士启动基金（No.09102005）资助
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基于主成分分析和概率神经网络,提出了一种有效识别高甘油三脂血清荧光光谱的新方法.研究测量了正常和高甘油三脂血清在290nm和350nm激发光下产生的荧光光谱,并分别以3种采样间隔（1nm、2nm和5nm）提取荧光强度作为样品的初始特征;利用主成分分析法对初始特征进行分析,以累积可信度大于95%的主成分作为样品特征;构建了4层概率神经网络,并分析了平滑系数和采样间隔对识别效果的影响.实验结果表明,当采样间隔采用5nm,平滑系数位于0.26～0.92区间时,正常和高甘油三脂血清样品的识别率可达到95%和100
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