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1、全文共分五部分,首先闡述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多元校正和中藥模式識(shí)別的發(fā)展情況和應(yīng)用現(xiàn)狀。接著運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多元校正方法解決樣品分析中由于混合物光譜嚴(yán)重重疊所引起的組分分離和分析極為困難的問(wèn)題,對(duì)重疊峰進(jìn)行定量分析。與此同時(shí),用人工人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同產(chǎn)地的中藥成功的進(jìn)行了模式識(shí)別。 第一章闡述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多元校正和中藥模式識(shí)別的發(fā)展情況和應(yīng)用現(xiàn)狀。 第二章詳細(xì)闡述了本論文所涉及的一些化學(xué)計(jì)量學(xué)方法基本原理。 在第三
2、章中,運(yùn)用基于線性主成分分析的徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和廣義回歸人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合流動(dòng)注射化學(xué)發(fā)光法同時(shí)測(cè)定槲皮素和蘆丁。通過(guò)比較兩種網(wǎng)絡(luò)在沒(méi)有進(jìn)行輸入變量選擇時(shí)和進(jìn)行了線性主成分分析變量選擇后的預(yù)測(cè)結(jié)果,發(fā)現(xiàn)進(jìn)行線性主成分分析變量選擇后徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)性能都有了很大的提高,同時(shí)發(fā)現(xiàn)基于線性主成分分析的徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有比較好的預(yù)測(cè)結(jié)果??梢哉J(rèn)為,在本文的實(shí)驗(yàn)條件下,基于線性主成分分析的徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以
3、比較好的解決流動(dòng)注射化學(xué)發(fā)光中的多種物質(zhì)難以同時(shí)測(cè)定的問(wèn)題。 在第四章中,非線性主成分分析被應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入變量選擇。通過(guò)比較非線性主成分分析前后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果??梢钥吹?,原始變量經(jīng)過(guò)非線性主成分分析后,徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)性能得到了很大的改善。本實(shí)驗(yàn)成功的用基于非線性主成分分析的徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合化學(xué)發(fā)光同時(shí)測(cè)定了氫氯噻嗪和卡托普利。 在第五章中,基于非線性主成分分析的徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于熒光分
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