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

被引：7

作者：

张益波 ^{[1
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何欢 ^{[1
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孟庆繁 ^{[1
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逯家辉 ^{[1
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程瑛琨 ^{[1
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滕利荣 ^{[1
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李珊山 ^{[2
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机构：

[1] 吉林大学生命科学学院

[2] 吉林大学第一医院生命科学学院

来源：

光学学报 | 2010年 / 30卷 / 12期

关键词：

近红外光谱; 径向基神经网络; 云芝; 无损分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

S567.39 [];

学科分类号：

1008 ;

摘要：

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的稳健性和精确度。对实现药用真菌的无损快速分析有重要的意义。

引用

页码：3552 / 3557

页数：6

共 15 条

[1] 应用可见-近红外光谱快速识别沙棘汁品牌 [J].