【摘 要】
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本文利用PLS和RBFNN分别建立蛹虫草菌丝体中腺苷、蛋白、多糖和虫草酸含量的定量分析数学校正模型。在PLS建立定量分析数学校正模型过程中,考察了预处理方法和主因子数对模型
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本文利用PLS和RBFNN分别建立蛹虫草菌丝体中腺苷、蛋白、多糖和虫草酸含量的定量分析数学校正模型。在PLS建立定量分析数学校正模型过程中,考察了预处理方法和主因子数对模型的影响;在RBFNN法建立定量分析数学校正模型过程中,考察了预处理方法,输入节点数,隐含层节点数和径向基宽度对模型的影响;通过比较两种方法优选的定量分析数学校正模型,从而获得最佳结果。最佳蛹虫草菌丝体中腺苷含量定量分析数学校正模型:采用原始光谱建立的PLS定量分析数学校正模型,模型最适主因子数为10,其RMSECV、Rv、RMSEP和Rp分别为0.6520、0.9014、0.5780和0.9297。最佳蛹虫草菌丝体中蛋白含量定量分析数学校正模型:采用窗口宽度为20的一阶导数处理后的光谱建立的RBFNN定量分析数学校正模型,模型最佳输入节点数,隐含层节点数和径向基宽度分别为8、20和2.5,模型的评价参数RMSECV、Rv、RMSEP和Rp分别为0.0218、0.9801、0.0202和0.9785。最佳蛹虫草菌丝体中虫草酸含量定量分析数学校正模型:采用db2函数下尺度4的小波变换处理的光谱的PLS定量分析数学校正模型,模型最适主因子数为10,其RMSECV、Rv、RMSEP和Rp分别为0.0088、0.8807、0.0087和0.9147。最佳蛹虫草菌丝体中多糖含量定量分析数学校正模型:采用原始光谱建立的PLS定量分析数学校正模型,模型最适主因子数为10,模型的评价参数RMSECV、Rv、RMSEP和Rp分别为0.0091、0.8871、0.0079和0.9261。实验结果表明所建立的蛹虫草有效成分定量分析数学校正模型能够较好地逼近标准方法测定值,预测性能良好,能满足快速无损分析的要求。
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