支持向量机和BP神经网络在可见-近红外光谱检测药品中的比较与应用

被引:3
作者
周宇晴 [1 ]
秦梦芝 [2 ]
马志宏 [2 ]
机构
[1] 天津农学院动物科学与动物医学学院
[2] 天津农学院基础科学学院
关键词
支持向量机; BP神经网络; 可见-近红外光谱; 药品检测; 预测;
D O I
暂无
中图分类号
O657.33 [红外光谱分析法]; TQ460.72 [];
学科分类号
100704 ;
摘要
通过药品的可见-近红外光谱数据,提出基于支持向量机(SVM)和BP神经网络来定量分析药品中组分含量的检测方法,建立相应的药品组分含量的预测模型。以2002年国际扩散反射会议(IDCR)发布的可见-近红外药片数据集为研究对象进行分析研究。结果表明:SVM法所建模型的预测精度明显高于BP神经网络模型,可以较好地应用于可见-近红外光谱检测药品,为药品检测提供了一种准确、有效的方法。
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