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近红外光谱结合径向基神经网络在云芝菌丝体无损分析中的应用
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上传时间: 2021-02-26
详细说明：将近红外光谱（NIRS）与三层径向基神经网络(RBFNN)结合，建立药用真菌云芝中活性成份多糖和蛋白的快速无损分析模型（NIRS-RBFNN）。采用卷积平滑、傅里叶变换、一阶变换、二阶变换、多尺度小波变换和小波包变换对原始光谱进行预处理。对处理后的光谱进行主成份的提取，以前15个主成份得分作为径向基神经网络的输入节点选择范围。对网络相关的参数（输入节点数、中间神经元数、径向基宽度常数）进行了优选。得到了最佳的云芝多糖分析模型的条件为：小波变换6尺度重构光谱，模型参数为WPT-NIRS-RBFNN（7-12-1，3.2），此时模型的交换验证方根误差（RMSECV）为0.009897，校正集相关系数Rcv=0.98357，此模型对预测集的预测远离方根误差（RMSEP）为0.00909，其相关系数Rp=0.98283；对云芝蛋白的最佳分析模型的条件为：对小波变换6尺度重构光谱，模型参数为WPT-NIRS-RBFNN（12-10-1，3.0），此时模型的RMSECV为0.005240，Rcv=0.99426，此模型对预测集的RMSEP为0.00998，Rp=0.98246。结果表明模型具有很好
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