研究文章
组件安泰药片基于一维卷积神经网络预测和近红外光谱
表2
比较1 dcnn模型的评价指标,PLSR模型,SVR模型与普通光谱。
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| 被分析物 |
模型 |
|
RMSECV |
|
RMSEP |
|
| 分析物1 |
PLSR |
0.9340 |
0.5568 |
0.9491 |
0.5088 |
| SVR |
0.9520 |
0.4816 |
0.9667 |
0.4117 |
| 1 dcnn |
0.9683 |
0.3397 |
0.9845 |
0.2807 |
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| 分析物2 |
PLSR |
0.9027 |
1.0077 |
0.8924 |
1.0346 |
| SVR |
0.9137 |
0.9209 |
0.9421 |
0.7591 |
| 1 dcnn |
0.9780 |
0.4950 |
0.9489 |
0.7129 |
|
| Analyte3 |
PLSR |
0.8834 |
0.0883 |
0.9056 |
0.0758 |
| SVR |
0.9240 |
0.0707 |
0.8703 |
0.0888 |
| 1 dcnn |
0.9659 |
0.0469 |
0.9663 |
0.0453 |
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