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摘要:
采用高效液相色谱获得黄连上清片的色谱指纹图谱,利用基于主成分分析的投影判别法分析实验结果,井用反传人工神经网络对未知样品进行预报.结果表明,不同厂家生产的黄连上清片存在显著差异,主成分分析投影判别法能对样品进行正确分类,从而建立了识别不同厂家黄连上清片的方法,能有效地控制中药黄连上清片的质量.此外,主成分分析还用于优化反传人工神经网络,统计多次预报的结果,表明经过优化的反传人工神经网络能对未知样品的来源进行准确预报.
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文献信息
篇名 化学计量学用于解析黄连上清片的高效液相色谱指纹图谱
来源期刊 计算机与应用化学 学科 化学
关键词 高效液相色谱 指纹图谱 黄连上清片 主成分分析 反传人工神经网络
年,卷(期) 2007,(1) 所属期刊栏目 四、化学计量学
研究方向 页码范围 113-116
页数 4页 分类号 O6
字数 1005字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-4160.2007.01.024
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 倪永年 南昌大学化学系 174 1670 21.0 28.0
2 彭韵燕 南昌大学化学系 1 15 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
高效液相色谱
指纹图谱
黄连上清片
主成分分析
反传人工神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与应用化学
双月刊
1001-4160
11-3763/TP
大16开
北京中关村北二街2条1号
82-500
1984
chi
出版文献量(篇)
5704
总下载数(次)
10
总被引数(次)
27612
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导