换一批支持向量机和BP神经网络在可见-近红外光谱检测药品中的比较与应用
Comparison and Application of Support Vector Machine andBP Neural Network in Visible-near Infrared Spectroscopy Detection of Drugs
摘要通过药品的可见-近红外光谱数据，提出基于支持向量机（SVM）和BP神经网络来定量分析药品中组分含量的检测方法，建立相应的药品组分含量的预测模型。以2002年国际扩散反射会议（IDCR）发布的可见-近红外药片数据集为研究对象进行分析研究。结果表明：SVM法所建模型的预测精度明显高于 BP神经网络模型，可以较好地应用于可见-近红外光谱检测药品，为药品检测提供了一种准确、有效的方法。
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关键词
支持向量机BP神经网络可见-近红外光谱药品检测预测support vector machineBP neural networkvisible-near infrared spectroscopydrug detectionprediction
分类号
O234R917（药物分析）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1008-5394.2016.02.015
发布时间
2016-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
天津农学院教育教学改革研究项目（2014-A07）
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