【摘 要】
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采用火焰原子吸收法测定了中药材中Zn、Cu、Fe、Mg和Mn元素的含量,对所得数据用主成分分析法和概率神经网络模型进行中药功效分类比较研究,结果表明概率神经网络优于主成分分
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采用火焰原子吸收法测定了中药材中Zn、Cu、Fe、Mg和Mn元素的含量,对所得数据用主成分分析法和概率神经网络模型进行中药功效分类比较研究,结果表明概率神经网络优于主成分分析,二者结合应用预测中药功效分类,简单方便,结果准确,具有一定理论参考价值。
The contents of Zn, Cu, Fe, Mg, and Mn in Chinese herbal medicines were determined by flame atomic absorption spectrometry. The data obtained were compared by principal component analysis and probabilistic neural network models. The results show that the probabilistic neural network is superior to The principal component analysis, the combination of the two to predict the efficacy of traditional Chinese medicine classification, simple and convenient, accurate results, has a certain theoretical reference value.
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