首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

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
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。

本文献已被 CNKI 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号