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柴琴琴 (柴琴琴.) [1] (Scholars:柴琴琴) | 曾建 (曾建.) [2] | 张勋 (张勋.) [3]

Indexed by:

PKU CSCD

Abstract:

在金线莲粉末中掺入同科台湾银线莲或斑叶兰、血叶兰粉末的现象严重影响了金线莲药材的药效和市场秩序,寻找一种快速有效的方法来鉴别掺假金线莲是亟待解决的问题.针对传统鉴别方法特征提取自适应性的不足以及卷积神经网模型结构复杂、超参数难以调节的难点,本文提出基于一维卷积神经网络的掺假金线莲鉴别模型,并利用贝叶斯优化算法优化卷积神经网络超参数,实现了超参数自动优化调节.实验结果表明,经过超参数寻优后的卷积神经网络相比传统机器学习模型更有竞争力,所提出的基于贝叶斯优化的一维卷积神经网络模型可以快速有效地鉴别金线莲及其伪品.

Keyword:

化学计量学方法 卷积神经网络 定性分析 贝叶斯优化 金线莲

Community:

  • [ 1 ] [柴琴琴]福州大学 电气工程与自动化学院,福建 福州350108;福州大学 教育部医疗器械与制药技术重点实验室,福建 福州350108;福州大学 晋江科教园,福建 晋江 362251
  • [ 2 ] [曾建]福州大学 电气工程与自动化学院,福建 福州350108;福州大学 教育部医疗器械与制药技术重点实验室,福建 福州350108;福州大学 晋江科教园,福建 晋江 362251
  • [ 3 ] [张勋]福建中医药大学

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Source :

浙江农业学报

ISSN: 1004-1524

CN: 33-1151/S

Year: 2022

Issue: 2

Volume: 34

Page: 391-396

Cited Count:

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