【摘 要】
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提出并构建了一种基于分步相关成分分析的神经元分类器(SCCA-HBP), 并将其用于中药材质量模式分类. 通过从色谱分析所得到的高维数据集中分步提取分类相关成分, 获取化学模式
【基金项目】
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国家自然科学基金，国家重点基础研究发展计划(973计划)
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提出并构建了一种基于分步相关成分分析的神经元分类器(SCCA-HBP), 并将其用于中药材质量模式分类. 通过从色谱分析所得到的高维数据集中分步提取分类相关成分, 获取化学模式特征向量, 使神经元分类器输入模式向量的维数降低. 此外, 提出用带输出误差死区的混合BP算法训练神经元分类器, 提高了网络学习训练速度和分类准确性. 以32个当归样品质量等级分类鉴别为例考察本方法, 分类正确率为100%, 优于PCA-BP(84.4%)和SCCA-BP(90.6%)方法; 且训练时间仅为BP算法的54.2%.
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