[发明专利]一种近红外光谱鉴别平利绞股蓝的方法有效
| 申请号： | 201410065240.X | 申请日： | 2014-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN103776797A | 公开（公告）日： | 2014-05-07 |
| 发明（设计）人： | 赵志磊;李小亭;陈培云;吴广臣;刘秀华 | 申请（专利权）人： | 河北大学 |
| 主分类号： | G01N21/359 | 分类号： | G01N21/359 |
| 代理公司： | 石家庄汇科专利商标事务所 13115 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 071002 *** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明提供一种近红外光谱鉴别平利绞股蓝的方法，包括如下步骤：A、建立平利绞股蓝的近红外光谱鉴别模型：A-1、选择光谱范围4000-12500cm-1，扫描平利绞股蓝近红外光谱图；A-2、对光谱范围4000-9500cm-1的数据进行预处理；A-3、提取主成分；A-4、建立人工神经网络模型：采取人工神经网络算法，根据输入输出数据特点确定神经网络的结构，再利用训练数据训练此神经网络；运用MATLAB软件建立输入层节点10-隐含层节点5-输出层节点2的BP人工神经网络模型；B、未知样品的鉴别：未知样品在相同条件下扫描近红外光谱图，选取主成分数目，依据训练好的神经网络模型来判断未知样品的真伪，输出节点分别用二进制代码表示，10代表是平利绞股蓝，01代表是非平利绞股蓝。 | ||
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【主权项】：
一种近红外光谱鉴别平利绞股蓝的方法，其特征包括如下步骤：A、建立平利绞股蓝的近红外光谱鉴别模型A‑1、选择光谱范围4000‑12500cm‑1，扫描平利绞股蓝近红外光谱图；A‑2、选取光谱范围4000‑9500cm‑1的数据进行预处理；A‑3、提取主成分；A‑4、建立人工神经网络模型：采取人工神经网络算法，根据输入输出数据特点确定神经网络的结构，再利用训练数据训练此神经网络，得到平利绞股蓝的鉴别模型；B、未知样品的鉴别未知样品在相同条件下扫描近红外光谱图，选取主成分数目，依据训练好的神经网络模型来判断未知样品的真伪，输出节点分别用二进制数字表示，10代表是平利绞股蓝，01代表是非平利绞股蓝。
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