一种新的线性神经网络多组分分析法及其在VC银翘片NIR定量分析中的应用

来源 :光谱学与光谱分析 | 被引量 : 0次 | 上传用户：liuyibi1987

【摘要】

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用红外光谱仪测量了VC银翘片的近红外谱图, 然后将主成分分析法(PCA)和线性神经网络结合, 分析VC银翘片中的对乙酰氨基酚和维生素C的含量. 讨论了主成分数的选择及影响神经网

【作者】

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白英奎申铉国冯毅张铁强黄芳

【机构】

：

吉林大学通信工程学院,吉林大学物理学院

【出处】

：

光谱学与光谱分析

【发表日期】

：

2005年6期

【关键词】

：

主成分分析线性神经网络近红外光谱 VC银翘片 principal component analysis(PCA) linear neural networ

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用红外光谱仪测量了VC银翘片的近红外谱图, 然后将主成分分析法(PCA)和线性神经网络结合, 分析VC银翘片中的对乙酰氨基酚和维生素C的含量. 讨论了主成分数的选择及影响神经网络的各参数. 为了比较算法的性能, 作者又分别采用了偏最小二乘法、主成分分析结合BP神经网络进行数据处理. 实验及数据处理结果表明, 在3种多组分分析方法中, 主成分分析结合线性神经网络的方法具有最高的预测精度.

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