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。

关键词：支持向量机、BP神经网络、可见-近红外光谱、药品检测、预测

所属期刊栏目：23

分类号：O234;R917(控制论、信息论（数学理论）)

资助基金：天津农学院教育教学研究与改革项目“农林院校将数学建模融入大学数学教学提高教学产出的研究”2014-A07

在线出版日期：2016-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：49-52