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人工神经网络用于中药材雷公藤和昆明山海棠的分类识别研究 被引量:34

CLASSIFICATION AND RECOGNITION OF TRIPTERYGIUM WILFORDII AND T.HYPOGLAUCUM BY ARTIF101AL NEUKAL NETWORKS
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摘要 应用误差反向传播学习算法(BP算法)对中药材雷公藤和昆明山海棠浸出物的红外光谱进行分类识别。网络为3层结构,输入节点为9个,隐层节点为21个,输出节点为1。分类结果与XIM-CA法基本一致。此外,本文还考察了网络参数间的相互关系。 A BASIC program for the simulation of artificial neural networks was implementedon a 386SX. For classification and recognition of infrared(IR) spectra of extracts by means of aneural network, a back propagation model with one hidden layer and a sigmoid transfer function hasbeen proved to be available. The nine features selected by the Shannon information content were usedas input elements. The hidden layer contains 21 nodes and the output layer contains one node.
出处 《药学学报》 CAS CSCD 北大核心 1995年第2期127-132,共6页 Acta Pharmaceutica Sinica
关键词 反向传播网络 雷公藤 昆明山海棠 分类识别 Artificial neural network Ttipterygium wilfordii T.hypoglaucum
  • 相关文献

参考文献2

  • 1张亮,Phytochem Anal,1994年,5卷,141页
  • 2焦李成,神经网络系统理论,1991年

同被引文献543

引证文献34

二级引证文献307

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