10.3969/j.issn.1674-926X.2023.01.004
基于二维光谱结合深度学习对不同产地杜仲的鉴别
目的:对来自全国13个省市共171个杜仲茎和叶样本进行光谱分析,结合深度学习建立不同产地判别模型,为其资源合理开发利用提供依据.方法:以13个产地的杜仲茎和叶为实验材料,分别检测其近红外光谱,结合二维光谱算法和残差卷积神经网络建立模式识别模型.结果:基于同步二维相关光谱的模型在卷积层数为26层及以上时均取得了100%的分类正确率,而基于异步二维相关光谱的模型预测集正确率低于30%.结论:表明该模型能够应用于不同产地杜仲药材的鉴别.
杜仲、二维相关光谱、深度学习、判别模型
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R282(中药学)
《基于多源信息融合技术的杜仲质量评价体系研究》;国家自然科学基金
2023-05-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
16-19,28