基于卷积神经网络与投票机制的蒲黄炮制品近红外判别方法

摘要：

蒲黄炭是由香蒲花粉炮制而成,具有止血、化瘀、通淋等多种功效,被广泛应用于临床抗血栓,创面和出血.然而蒲黄炭在炒炭过程中,常常会出现炭化过轻或者炭化过重的现象,从而出现不同炭化程度的蒲黄炭药品,主要为轻度炭化、标准炭化与重度炭化三种不同的蒲黄炭药品.由于炭化程度不同,蒲黄炭的凝血效果优劣不等,其中标准炭化的蒲黄炭药品药效最优.目前,鉴别蒲黄炭药品的方法多为人工凭借肉眼与经验进行判别.基于人工的蒲黄炭药品判别方法判别效率低,受主观因素影响大,判别结果不稳定,难以区分出标准炭化的蒲黄炭.为有效地对不同炭化程度的蒲黄炭进行识别,提出一种基于卷积神经网络与投票机制的蒲黄炮制品近红外判别方法.该方法创新性地结合深度学习与机器学习算法,有效利用卷积神经网络强大表征提取能力的同时通过投票决策提升算法模型的泛化能力与鲁棒性.首先通过近红外光谱技术获取蒲黄炭的近红外光谱,并通过卷积神经网络分别提取样本经过四种预处理方法所得到光谱图的高阶特征,并计算预测结果.按照样本准确率与损失值为四种预处理方法分配相应权重得到蒲黄炮制品预测模型.该模型将所得到的四种预测结果结合权重共同投票出样本的最终结果,从而鉴别出蒲黄炭的炭化程度.实验结果表明所提方法可以有效判别蒲黄炮制品的炭化程度.当训练集所占样本比例为80％ 时,预测准确率达到95.4％.所提方法与传统卷积神经网络方法、线性判别分析方法以及标准正太变量变换-线性判别分析方法相比预测准确率分别提高8.6％,4.3％ 和2.6％.同时,所提方法具有一定的稳定性,当训练集所占样本比例大于70％ 时,测试准确率高于90％;当训练集比例仅占10％ 时,预测准确性仍然能够达到约80％.

关键词：蒲黄炭、卷积神经网络、投票机制、近红外光谱

所属期刊栏目：42

分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;江苏省科技计划项目;未来网络科研基金项目;南京市科技计划项目

在线出版日期：2022-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：3361-3367