近红外光谱检测结合BP神经网络用于药物分类及MATLAB实现

作者：贾芸芳; 闵昌敏; 琚成; 朱博; 王鹏

来源：国际生物医学工程杂志, 2016, (4): 222-225,后插12.

DOI：10.3760/cma.j.issn.1673-4181.2016.04.007

• 近红外光谱
• 误差反向传播
• 人工神经网络
• 主成分分析
• MATLAB

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

• 单位
  南开大学; 天津市兰力科化学电子高技术有限公司