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张江张，村桂成那 “识别Stephania Tetrandra.S. Moore和Stephania Cepharantha.Hayata由CWT-FTIR-RBFNN“，光谱学杂志那 卷。22.那 文章ID.729607那 16. 页面那 2008年。 https://doi.org/10.3233/spe-2008-0360
识别Stephania Tetrandra.S. Moore和Stephania Cepharantha.Hayata由CWT-FTIR-RBFNN
抽象的
水平衰减总反射 - 傅里叶变换红外光谱（Hatr-FTIR）用于测量FTIRStephania Tetrandra.S. Moore和Stephania Cepharantha.哈塔塔。因为它们属于同一家族和同样的中国传统药用材料，所以它们的化学成分非常相似。为了挤出之间的差异Stephania Tetrandra.S. Moore和Stephania Cepharantha.Hayata，连续小波变换（CWT）用于分解FTIRStephania Tetrandra.S. Moore和Stephania Cepharantha.哈塔塔。选择三个主要刻度作为CWT域中的特征提取空间。根据FTIR的分布Stephania Tetrandra.S. Moore和Stephania Cepharantha.Hayata，在CWT域中选择的三个尺度的每个光谱频带处确定三个特征区域。因此，九个特征参数形成特征向量。特征向量输入到半径基函数神经网络（RBFNN）以培训，以便准确地分类Stephania Tetrandra.S. Moore和Stephania Cepharantha.哈塔塔。128夫妻的FTIR用于训练和测试所提出的方法，其中78次数据用作训练样本，50次数据用作测试样品。实验结果表明，准确的识别率Stephania Tetrandra.S. Moore和Stephania Cepharantha.利用采用拟议方法分别为99.8和99.9％。
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