近红外光谱检测结合BP神经网络用于药物分类及MATLAB实现
International Journal of Biomedical Engineering（2016）
Abstract
目的 为实现快速、无损的药物分类以及提高药物分类准确率.方法 采用主成分分析和神经网络相结合(PCA-ANN)的模式识别,建立了药物分类模型并使用MATLAB语言开发了药物分类软件.采用近红外光谱检测技术,对5种药物、共120个批号的样本,在激发波长为1 350～1 800 nm、间隔为0.5 nm处收集近红外光检测数据.结果 本研究模型在掺入干扰药物种类数小于5种时,网络训练均方差(MSE)为5.91e-03,预测误差率(β)为2.469％.结论 利用近红外光谱检测技术结合PCA-ANN的方法可有效进行药物分类且可提高分类的准确率.
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Key words
Near infra-red spectrum,Error back propagation,Artificial neural network,Principal components analysis,MATLAB
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