基于红外光谱概率神经网络的诃子产地鉴别
Hubei Agricultural Sciences（2014）
摘要
利用傅里叶变换红外光谱,测定了不同产地诃子(Terminalia chebula Retz.)样品的红外光谱图.采用常规预处理方法和小波变换对红外光谱原始数据进行了预处理,并采用主成分分析进一步压缩光谱数据,前3个主成分的累积贡献率为98.054％.以前3个主成分作为网络输入,诃子产地类别作为网络输出,建立了概率神经网络,同时对建立该网络模型的扩展常数进行了分析.模型分析表明,建立的网络模型能够对40个诃子样品进行产地鉴别,红外光谱法结合神经网络可作为中药材产地分类鉴别的一种新的现代化方法.
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