NETL
利用主成分分析和神经网络鉴别4种唇形科药材
单鸣秋 1姚卫峰 1钱雯 1张丽 1丁安伟2
作者信息
- 1. 南京中医药大学 江苏 南京 210046
- 2. 南京中医药大学 江苏 南京 210046 江苏省方剂研究重点实验室，江苏 南京 210046
- 折叠
摘要
提出了一种用紫外-可见光谱技术快速鉴别4种唇形科药材(薄荷、荆芥、香薷及广藿香)的新方法，首先用主成分分析法对4种药材进行聚类分析并获取它们的紫外-可见指纹图谱，再结合人工神经网络技术进行品种鉴别。主成分分析表明，主成分1和主成分2的累积可信度已达99％，以主成分1和2对所有建模样本的得分值做出的得分图，对4种药材具有良好的区分作用。利用对于4种药材品种敏感的特征波段作为神经网络的输入建立三层BP人工神经网络模型。每种药材各25个样品共100个用来建立神经网络模型，余下的每种各5个共20个样品用于预测。对未知的20个样本进行预测，品种识别准确率达到100％。说明文章提出的方法具有很好的分类和鉴别作用，为这4种唇形科药材的品种鉴别提供了一种新方法。
关键词
紫外-可见光谱/主成分分析/人工神经网络/唇形科药材/聚类分析引用本文复制引用
主办单位
中华中医药学会会议名称
2010中药炮制技术、学术交流暨产业发展高峰论坛会议时间
2010-10-29会议地点
成都会议母体文献
2010中药炮制技术、学术交流暨产业发展高峰论坛论文集页码
269-273出版时间
2010