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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 总被引:11,自引:0,他引:11
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识别的结果随S1的变化不很大,但识别的正确率不高,基本在85%左右。非线性-线性型ANN识别的结果最佳。当S1为3时,其识别正确率超过了97%。因此该法可用以简便、快速、准确地识别这三种黄芩药材。 相似文献
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香茶菜属3种植物不同器官红外光谱-排序的比较 总被引:8,自引:2,他引:8
香茶菜属(Isodon)植物具有重要的药用价值,是国内中药生产的一类重要原料。与其他方法比较,应用OMNI采样器-FTIR直接测定法鉴定中药材具有简便、快速和准确的优点,而且不需要对样品进行萃取或粉碎处理。本文应用傅里叶变换红外光谱仪测定了香茶菜属中的内折香茶菜(Isodon inflexus)、线纹香茶菜(I.lophanthoides)和大萼香茶菜(I.macrocalyx)三个种类11个样品的红外光谱,分析比较了11个样品在红外光谱图上的差异程度。分析表明,基于红外光谱的主成分分析在反映不同样品植物化学组成差异程度上具有应用价值。 相似文献
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在遥感傅里叶变换红外光谱层析技术中,对于是否能够快速、经济地得出气体空间浓度分布图及预测浓度峰位置,重构算法的选择是至重要的。理想的重构算法即使在仪器噪声较大、存在测量误差、光线数量少以及待测气体在空间的分布不稳定情况下,也能够通过有限的测量数据和非对称的光线构型,得出理想的重构图。本文对遥感傅里叶变换红外光谱层析技术中采用的几种重构算法,如ART法、MART法、SIRT法和SBFM法等,作了扼要描述。与传统的ART法相比,MART法在迭代速度和迭代精度上有较大的优越性,SIRT法克服了采用代数重构技术所带来的模糊性,SBFM法使重构结果噪声明显减小。 相似文献
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半胱氨酸在银基底表面吸附机理的拉曼光谱研究 总被引:3,自引:2,他引:3
以具有表面增强拉曼散射 (SERS)活性的银镜为基底 ,将半胱氨酸组装到银基底表面 ;主要通过调整氨基酸溶液的pH值控制该组装过程。利用表面增强拉曼散射光谱对半胱氨酸小分子在银基底表面的吸附方式、作用机理进行了详细的探讨和研究。结果表明 ,只有当溶液的pH值接近或高于等电点时 ,半胱氨酸分子才能以 -COO- Ag+形式被有效组装到银基底的表面 ,形成表面带有自由疏基 (-SH)的半胱氨酸单分子膜 ,从而为硒代环糊精以 -S-Se-键形式组装到上述组装体系的表面提供了可能。本文的研究将为利用分子光谱探索含硒酶活性机理和进一步提高酶活性奠定基础。 相似文献
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