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红外光谱与高-木关野系统结合鉴别大黄的研究
被引：10
作者：
汤彦丰
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机构: 首都师范大学化学系资源环境与地理信息系统北京市重点实验室,首都师范大学化学系资源环境与地理信息系统北京市重点实验室,北京同仁堂集团中药研究所北京,北京,北京
张卓勇
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机构: 首都师范大学化学系资源环境与地理信息系统北京市重点实验室,首都师范大学化学系资源环境与地理信息系统北京市重点实验室,北京同仁堂集团中药研究所北京,北京,北京
范国强
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机构: 首都师范大学化学系资源环境与地理信息系统北京市重点实验室,首都师范大学化学系资源环境与地理信息系统北京市重点实验室,北京同仁堂集团中药研究所北京,北京,北京
机构：
[1] 首都师范大学化学系资源环境与地理信息系统北京市重点实验室,首都师范大学化学系资源环境与地理信息系统北京市重点实验室,北京同仁堂集团中药研究所北京,北京,北京
来源：
关键词：
大黄;
红外光谱;
高木关野;
模糊逻辑系统;
D O I：
暂无
中图分类号：
R282.5 [药材鉴定];
学科分类号：
摘要：
高木-关野模糊系统是基于若干反向传播神经网络(BP ANN)组成的,它具有一些模糊逻辑特性。文章利用红外光谱与高木关野模糊系统相结合鉴别5 2种大黄样品。并对神经网络的隐含层个数和动量因子的影响作了讨论。结果表明,用高木 关野模糊系统得到的结果比通常用的BP网络要好。选用适当的网络训练参数,正确率可达到10 0 %。该方法比常规方法更准确,比民间传统方法更具科学性,因此是鉴别大黄的一种快速、简便的方法。
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