基于概率神经网络的荧光光谱法识别高甘油三脂血清

被引：2

作者：

李鹏 ^{[1
]}

王乐新 ^{[2
]}

赵志敏 ^{[2
]}

机构：

[1] 华东交通大学机电工程学院

[2] 南京航空航天大学理学院

来源：

发光学报 | 2011年 / 32卷 / 11期

关键词：

甘油三脂; 荧光光谱; 概率神经网络; 主成分分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

R318.51 [光、激光生物医学]; O433.4 [光谱分析];

学科分类号：

摘要：

针对因正常和高甘油三脂血清荧光光谱混叠致使其识别率不高的问题,首先测量了正常和高甘油三脂血清样品在260,370,580 nm激发光下产生的荧光光谱,并以荧光强度作为样品的初始特征;其次,采用主成分分析法对初始特征进行分析和提取,获得了样品的特征向量;最后,构建了4层概率神经网络,并对正常和高甘油三脂血清样品进行了识别。对采用不同荧光光谱进行血清样品识别的效果进行了对比,结果表明,采用260 nm和370 nm荧光光谱识别正常和高甘油三脂血清的正确率分别为100%和95%。实验验证了研究方案的可行性和效果,对发展荧光光谱技术在识别高甘油三脂血症中的应用具有重要的意义和价值。

引用

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