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基于监督模糊ART的中药材模式识别和质量评价
被引：4
作者：
李一波
黄小原
机构：
[1] 江苏大学计算机学院
[2] 东北大学工商管理学院 江苏镇江
[3] 辽宁沈阳
来源：
关键词：
中药;
模式识别;
ART;
模糊神经网络;
质量评价;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP391.4 [模式识别与装置];
学科分类号：
0811 ;
081101 ;
081104 ;
1405 ;
摘要：
为实现基于高效液相色谱的中药材识别和质量评价 ,提出一种有监督模糊 ART神经网络 .有监督模糊 ART神经网络与模糊 ART相比主要有两处改进 ,一是改为有监督 ,二是为每个聚类 (子类 )中心单独设置了警戒门限 ,从而使网络成为具有子类自动聚类能力的有监督模糊 ART神经网络 .该网络与模糊 ART具有一样的性能和优点 ,比如添加新类不须重新学习等 .因为中药材会由于产地、采摘时间和处理方法的不同会有较大的区别 ,所以子类的自动聚类能力对中药材模式识别尤其有意义 .经大量中药材样本和实际测试表明 ,网络抗平移、形变和适应新产地药材的能力都很强 ,达到了预期效果 .
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