红外光谱与人工神经网络相结合识别栽培、野生黄芩和粘毛黄芩

来源 :光谱学与光谱分析 | 被引量 : 0次 | 上传用户：suenger

【摘要】

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为了识别栽培黄芩、野生黄芩和粘毛黄芩,采用非线性-线性、线性-线性、非线性-非线性三种模式的人工神经网络(ANN)分别分析各种黄芩的红外谱.我们采用42个样本作训练集,34个

【作者】

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徐永群孙素琴周群蔡少青

【机构】

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清华大学化学系,清华大学化学系,北京大学生药系

【出处】

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光谱学与光谱分析

【发表日期】

：

2002年6期

【关键词】

：

红外光谱人工神经网络 FTIR 模式识别 ANN 栽培黄芩野生黄芩粘毛黄芩药材识别 FTIR pattern recognition ANN Sc

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为了识别栽培黄芩、野生黄芩和粘毛黄芩,采用非线性-线性、线性-线性、非线性-非线性三种模式的人工神经网络(ANN)分别分析各种黄芩的红外谱.我们采用42个样本作训练集,34个样本作检验集,用各种模式的ANN进行了监督性训练.当训练目标误差平方和定为0.01时,各类ANN对训练集中三类黄芩样本识别的正确率均为100%,但对检验集样本识别的结果各不相同,其识别的正确率与隐含层节点数S1有关.我们发现当S1较大时,识别正确率反而下降,可能此时网络的非线性程度过高,使其不适合于该类样本集的训练.线性-线性型ANN

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