人工神經(jīng)網(wǎng)絡在多元校正及中藥模式識別方面的應用研究.pdf

1、全文共分五部分，首先闡述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡在多元校正和中藥模式識別的發(fā)展情況和應用現(xiàn)狀。接著運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡多元校正方法解決樣品分析中由于混合物光譜嚴重重疊所引起的組分分離和分析極為困難的問題，對重疊峰進行定量分析。與此同時，用人工人神經(jīng)網(wǎng)絡對不同產地的中藥成功的進行了模式識別。 第一章闡述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡在多元校正和中藥模式識別的發(fā)展情況和應用現(xiàn)狀。 第二章詳細闡述了本論文所涉及的一些化學計量學方法基本原理。 在第三

2、章中，運用基于線性主成分分析的徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡和廣義回歸人工神經(jīng)網(wǎng)絡結合流動注射化學發(fā)光法同時測定槲皮素和蘆丁。通過比較兩種網(wǎng)絡在沒有進行輸入變量選擇時和進行了線性主成分分析變量選擇后的預測結果，發(fā)現(xiàn)進行線性主成分分析變量選擇后徑向基函數(shù)網(wǎng)絡和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡的預測性能都有了很大的提高，同時發(fā)現(xiàn)基于線性主成分分析的徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡有比較好的預測結果。可以認為，在本文的實驗條件下，基于線性主成分分析的徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以

3、比較好的解決流動注射化學發(fā)光中的多種物質難以同時測定的問題。 在第四章中，非線性主成分分析被應用于神經(jīng)網(wǎng)絡輸入變量選擇。通過比較非線性主成分分析前后的神經(jīng)網(wǎng)絡預測結果?？梢钥吹剑甲兞拷?jīng)過非線性主成分分析后，徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡的預測性能得到了很大的改善。本實驗成功的用基于非線性主成分分析的徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡結合化學發(fā)光同時測定了氫氯噻嗪和卡托普利。 在第五章中，基于非線性主成分分析的徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡用于熒光分