基于主成分降维和神经网络模型识别不同产地的荆芥穗

摘要：

目的：研究利用紫夕卜可见光谱预测不同产地的荆芥穗样品。 方法：首先采用主成分分析法对10个产地的荆芥穗紫外-可见光谱进行降维处理,将累积贡献率达99.82％的前6个新变量进行反向传播神经网络的建模。 结果：所建主成分-神经网络模型预测结果的识别率为100％,均方误差为0.0010。 结论：主成分-神经网络预测模型可用于不同产地荆芥穗药材的分类识别,方法简便快速。

关键词： 荆芥穗药材 药物含量 药材鉴定 光谱分析

作者: 姚卫峰 曹琳琳 单鸣秋 张丽 丁安伟

作者单位: 南京中医药大学药学院,江苏南京 210046

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国第9届天然药物资源学术研讨会

会议地点: 广州·化州

会议语种:中文

页码: 498-500

在线出版日期: 2010-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）