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1.
基于人工神经网络的淫羊藿红外光谱的研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
对于不同产地和不同栽培条件的药材,其药效的不同是由于其所含化学成分和各成分含量的比例不同所造成的,这种差异将造成红外图谱的差异。但这些差异非常细微,单纯地从谱图去区分其特征是非常困难的。文章利用傅里叶变换红外光谱,测定了42种来自吉林3个不同产地的淫羊藿样品的红外光谱,并对光谱数据进行了相应的预处理。为了提高神经网络的训练速度,在利用人工神经网络建立模型之前,通过小波变换的方法对光谱变量进行了压缩。同时对建立的模型的相关参数进行了详细的讨论。实验表明,建立的模型能够正确地对42个淫羊藿样品进行产地鉴别,同时避免了传统光谱分析对药材的分离和提取,从而为中药质量的科学控制和现代化管理提供了可靠的依据。  相似文献   
2.
烟草组分的近红外光谱和支持向量机分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
测定了120个产自福建、安徽和云南烟草样品的近红外光谱. 在利用支持向量机(SVM)技术建立其定量、定性分析模型之前, 用小波变换技术对光谱变量进行了有效的压缩, 然后采用径向基核函数建立了75个烟草样品的分类模型, 同时建立了总糖、还原糖、烟碱和总氮4个组分的定量分析模型, 并利用45个烟草样品对模型进行了检验. 仿真实验表明, 建立的SVM分类模型分类准确率达到100%, 而4个组分的定量分析模型的预测决定系数(R2)、预测均方差(RMSEP)和平均相对误差(RME)3个指标值显示其模型泛化能力非常强, 预测效果良好, 可见这是一种有效的近红外光谱的建模分析方法.  相似文献   
3.
采用三维激光扫描系统对水黾腹部进行扫描,获取其腹部表面三维点云图;利用Imageware软件对点云图等距截取,提取腹部6个节段共7条截断线数据,并采用最小二乘法进行数据拟合,得到水黾腹部表面轮廓线,实现水黾腹部生物模型向数学模型的转化;基于水黾腹部数学模型,进行腹部曲面重构。分析水黾腹部表面几何特征,研究表明水黾腹部的独特几何外形有助于水黾在复杂环境中减少负重,获得升力和前进动力。  相似文献   
4.
本文对影响煤与工作部件表面法向粘附力的二个主要因素:煤的含水量及所受正压力,进行了正交多项式回归设计,建立了显著的回归方程,并揭示了煤的粘附规律。  相似文献   
5.
目前常用的盐酸左氧氟沙星注射液含量的测定方法是高效液相色谱法,但此法不能应用于在线分析.文章利用近红外光谱分析技术分别与偏最小二乘(PLS)以及人工神经网络(ANN)的方法相结合,对同一厂家的35个不同批号的针剂样品分别建立了定量校正模璎,并对随机抽取的12个样品进行了预测.首先,利用PLS的方法建立模型,得出模型的决定系数(R2)和预测集样本的标准偏差(RMSEP)分别为0.964和0.242 8,同时利用小波变换技术对光谱变最进行了高效的压缩,并利用了前馈神经网络建立了盐酸左氧氟沙星针剂的定量分析模型,利用该模型所得的R2和RMSEP分别为0.944和0.572 2.文章详细比较了两种方法的建模过程,相关参数选取的优化方法,实验结果令人满意,从比较结果来看,PLS方法略优于ANN方法,可以快速准确的给出该针剂的含量,具有无损,简单,快捷的特点,为近红外光谱技术应用于针剂的定量检测提供了一个新的有效方法.  相似文献   
6.
基于支持向量机及小波变换的人参红外光谱分析   总被引:3,自引:1,他引:2  
以吉林名贵中药材人参作为研究的主要对象,详细研究了利用小波变换技术对红外光谱变量的压缩方法和实现过程,以及如何利用人工神经网络(AJNN)和支持向量机(SVM)技术建立人参的红外光谱的产地鉴别模型,并详细讨论了ANN模型中相关参数的优化方法以及SVM模型中的核函数及σ值的优化选择.仿真实验表明,建立的ANN模型对40个吉林人参样品产地识别率达到92.5%,而采用径向基核函数的SVM模型的识别率为97.5%,其分类效果明显优于ANN模型.从而表明小样本的情况下,利用SVM结合小波变换技术可以对吉林人参的红外光谱的产地特征进行正确区分,同时为中草药的红外光谱的进一步的分析和研究提供了一定理论依据和技术支持.  相似文献   
7.
丛茜等.应用正交多项式设计法研究煤的粘附规律.本文对影响煤与工作部件表面法向粘附力的二个主要因素:煤的含水量及所受正压力,进行了正交多项式回归设计,建立了显著的回归方程,并揭示了煤的粘附规律  相似文献   
8.
通过体视显微镜、扫描电子显微镜、傅里叶变换红外光谱对水黾腿表面的形态、结构和成分进行了定性定量研究,采用视频光学接触角测量仪以及Cassie模型对水黾多腿并排的表面润湿性能进行了测量与分析.结果表明,水黾腿表面均匀分布有刚毛,刚毛表面有螺旋状沟壑;水黾多腿并排后的表面接触角达(152.9±1.0)°,表明该表面具有超疏水性;Cassie模型计算结果表明,水黾多腿并排后的超疏水性是其腿部表面有机物质和表面微观结构耦合作用的结果,并排测量方式对其影响较小.  相似文献   
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