近红外光谱结合径向基神经网络在云芝菌丝体无损分析中的应用

• 作者: 何欢 孟庆繁 张益波 李珊山 滕利荣 程瑛琨 逯家辉
• 来源期刊: 光学学报
• 学科: 化学
• 关键词: 近红外光谱 径向基神经网络 云芝 无损分析
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 所属期刊栏目: 医用光学与生物技术
• 页码范围: 3552-3557
• 页数: 6页
• 分类号: O657.33|R927.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/AOS20103012.3552

摘要

将近红外光谱(NIRS)与三层径向基神经网络(RBFNN)结合,建立药用真菌云芝中活性成份多糖和蛋白的快速无损分析模型(NIRS-RBFNN).采用卷积平滑、傅里叶变换、一阶变换、二阶变换、多尺度小波变换和小波包变换对原始光谱进行预处理.对处理后的光谱进行主成份的提取,以前15个主成份得分作为径向基神经网络的输入节点选择范围.对网络相关的参数(输入节点数、中间神经元数、径向基宽度常数)进行了优选.得到了最佳的云芝多糖分析模型的条件为:小波变换6尺度重构光谱,模型参数为WPT-NIRS-RBFNN(7-12-1,3.2),此时模型的交换验证方根误差(RMSECV)为0.009897,校正集相关系数Rdv=0.98357,此模型对预测集的预测远离方根误差(RMSEP)为0.00909,其相关系数Rv=0.98283;对云芝蛋白的最佳分析模型的条件为:对小波变换6尺度重构光谱,模型参数为WPT-NIRS-RBFNN(12-10-1,3.0),此时模型的RMSECV为0.005240,Rcv=0.99426,此模型对预测集的RMSEP为0.00998,Rp=0.98246.结果表明模型具有很好的稳健性和精确度.对实现药用真菌的无损快速分析有重要的意义.