【摘 要】
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目的:研究利用紫外-可见光谱预测不同产地的荆芥穗样品。方法:首先采用主成分分析法对10个产地的荆芥穗紫外-可见光谱进行降维处理,将累积贡献率达99.82%的前6个新变量进行反
【机 构】
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南京中医药大学药学院,江苏省方剂研究重点实验室,
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目的:研究利用紫外-可见光谱预测不同产地的荆芥穗样品。方法:首先采用主成分分析法对10个产地的荆芥穗紫外-可见光谱进行降维处理,将累积贡献率达99.82%的前6个新变量进行反向传播神经网络的建模。结果:所建主成分-神经网络模型预测结果的识别率为100%,均方误差为0.001 0。结论:主成分-神经网络预测模型可用于不同产地荆芥穗药材的分类识别,方法简便快速。
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