《基于RBF-RF级联分类器电子鼻对中药的快速鉴别》PDF+DOC
作者:邹慧琴,李硕,闫永红,刘勇,赵婷,韩玉,苏玉贞,彭莲
单位:中科院科技政策与管理科学研究所;中国高技术产业发展促进会
出版:《世界科学技术-中医药现代化》2013年第09期
页数:6页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFSJKX2013090040
DOC编号:DOCSJKX2013090049
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《电子鼻MOS传感器阵列优化及其在中药材快速鉴别中的应用》PDF+DOC2013年第02期 邹慧琴,刘勇,陶欧,林辉,苏玉贞,林相龙,闫永红
《电子鼻物联网在社会公共安全中的应用初探》PDF+DOC2011年第03期 吴轶轩,颜志国
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《电子鼻快速检测谷物霉变的研究》PDF+DOC2004年第04期 邹小波,赵杰文
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《用RBF神经网络改善传感器输出特性》PDF+DOC2008年第28期 史健芳,龚海燕,汤洪彪
《基于RBF网络的数据融合在废气数据处理中的应用》PDF+DOC2007年第04期 庞敏,朱伟兴
目的:将电子鼻引入中药研究领域,探讨其在实际应用中的难点并提出解决方案,建立优化判别模型,为中药鉴别提供一种简便、快速、有效的分析方法,同时为气敏传感器的研发及应用提供新思路。方法:采用电子鼻提取中药气味特征,基于MOS传感器的离子迁移谱,建立中药气味指纹图谱。以传感器最大响应值为分析指标,针对鉴别难点,提出两种解决方案:尝试不同检测器,即扩充传感器数量,尽量缩小“嗅觉盲区”;采用“级联分类器”构建法,即采用径向基函数(RBF)与随机森林(RF)二级级联分类器构建判别模型。通过十折交叉验证和外部测试集验证对所建模型进行系统性能的评估。结果:两种方案准确、可行,具有较高的正判率和较好的泛化能力(所得最高正判率分别为95%和100%、96%和80%)。结论:本研究首次采用“级联分类器”模式构建中药电子鼻鉴别的判别模型,在传感器数量有限的情况下,从所得数据中挖掘最大信息量;以“拆分任务、剥离难点、由易到难、分级递进”为原则,实现电子鼻对中药的快速、准确鉴别。所建模式识别法在可操作性、鉴别准确率和稳定性上均优于传统嗅觉识别法,为中药鉴别提供一种简便、快速的分析方法.....。
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