北京市教育委员会科技发展计划(KM200310028105)
- 作品数：7 被引量：73H指数：4
- 相关作者：张卓勇汤彦丰马书民刘思东朱惠菊更多>>
- 相关机构：首都师范大学北京同仁堂（集团）有限责任公司东北师范大学更多>>
- 发文基金：北京市教育委员会科技发展计划更多>>
- 相关领域：理学医药卫生自动化与计算机技术更多>>
- 红外光谱与高-木关野系统结合鉴别大黄的研究被引量：18
- 2005年
- 高木-关野模糊系统是基于若干反向传播神经网络(BP ANN)组成的,它具有一些模糊逻辑特性。文章利用红外光谱与高木关野模糊系统相结合鉴别5 2种大黄样品。并对神经网络的隐含层个数和动量因子的影响作了讨论。结果表明,用高木 关野模糊系统得到的结果比通常用的BP网络要好。选用适当的网络训练参数,正确率可达到10 0 %。该方法比常规方法更准确,比民间传统方法更具科学性,因此是鉴别大黄的一种快速、简便的方法。
- 汤彦丰张卓勇范国强
- 关键词：红外光谱反向传播神经网络模糊系统逻辑特性动量因子隐含层
- 大黄高效液相色谱-指纹图谱数据管理软件的开发被引量：2
- 2006年
- 采用高效液相色谱．指纹图谱(HPLC-FPC)法对108种大黄进行了分析,以柱形图的形式表征了彼此之间的异同,并用Delphi 7．0开发了谱图相关信息的数据管理软件。本软件拥有浏览、编辑、查询等功能,操作简便,界面友好,为以后有关大黄质量控制的研究打下了基础。
- 于晓辉张卓勇张孝芳范国强张鹏
- 关键词：数据管理
- 基于DFT和分子连接性指数方法研究醇类化合物的水溶解度和分配系数被引量：4
- 2008年
- 将DFT方法计算得到的量化参数和分子连接性指数联合应用到60个醇类化合物的溶解度和辛醇/水分配系数的QSPR研究中,分别通过逐步回归得到具有显著统计意义的4个参数和5个参数的QSPR方程.以此4个参数和5个参数分别作为输入参数,采用BPNN,RBFNN方法建立了QSPR预测模型,使用Latin-partition交叉验证方法评价模型的预测能力.BPNN,RBFNN模型对溶解度预测的相关系数分别为0.993和0.994,而对辛醇/水分配系数预测的相关系数分别0.990和0.997,结果令人满意.
- 崔鹏崔秀君郭英娜袁星张卓勇
- 关键词：BP网络径向基网络密度泛函分子连接性指数
- 基于大黄的红外光谱的人工神经网络鉴别研究被引量：23
- 2005年
- 将傅里叶变换红外光谱法和人工神经网络用于鉴别正品和非正品大黄样品。在对神经网络训练前用小波变换对测量的红外光谱进行压缩,将原700个数据点的光谱压缩到44个变量,因此加速了神经网络的训练速度。52个大黄样品被用于网络模型的建立,其中包括25个正品大黄和27个非正品大黄的样品。文章还对隐含层神经元数目和动量参数的影响做了考察。结果表明,在优化的条件下用该方法对大黄样品的鉴别正确率达到98%。这种方法可被用于含大黄中药生产的质量控制。
- 汤彦丰张卓勇范国强朱惠菊王新越
- 关键词：红外光谱神经网络小波变换
- 径向基函数网络红外光谱法用于中药大黄样品的真伪分类被引量：11
- 2005年
- 将径向基函数网络与红外光谱分析技术相结合,对正品和非正品大黄样品进行分类判别。采用小波变换对原始数据进行压缩,将原来的775个数据点压缩到4 9个变量,既保持了原来的特征谱峰又提高了网络的训练速度。对4 5种样品进行了测定和鉴别,正确率可以达到97 78%。并对影响分类结果的网络参数,目标误差和分布函数对样品分类的影响做了讨论。红外光谱法与神经网络相结合用于中草药的分类鉴定更加快速和方便。
- 马书民刘思东张卓勇范国强
- 关键词：径向基函数网络红外光谱法中草药
- 温度限制串联相关网络-红外光谱法用于中药大黄样品的鉴定分类被引量：2
- 2007年
- 将温度限制串联相关网络与红外光谱分析技术相结合,对大黄样品的真伪进行分类。采用小波变换对原始数据进行压缩,将原来的775个数据点压缩到49个数据点,既提高了网络的训练速度又保持了原来的特征谱峰。对45种样品进行了测定和鉴别,正确率可以达到84．4％。对影响分类结果的网络参数,进行了讨论。红外光谱法作为中药鉴别的一种方法与神经网络相结合,使中药鉴别更加快速、方便。
- 马书民刘思东张卓勇
- 关键词：红外光谱法中草药
- 近红外光谱技术在医药领域应用的新进展被引量：21
- 2005年
- 近红外光谱技术是20世纪90年代以来发展最快、最近引入注目的光谱分析技术之一,该技术在许多领域有着广泛的应用,尤其在医药领域.本文简要介绍了近红外光谱技术的特点,综述了近几年该技术在药物和临床分析中新的应用,初步探讨了该技术在医药领域应用中存在的局限性和今后发展的方向,并对该技术在医药领域中的应用前景进行了展望.全文引用文献68篇.
- 王凤霞张卓勇王亚敏范国强
