近红外光谱分析中人工神经网络法的应用_左平
人工神经网络及其应用领域
人工神经网络及其应用领域人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种被广泛应用于机器学习、模式识别、数据挖掘等领域的技术。
它模仿自然神经元的结构和功能，通过多层、多节点的结构，从输入端读取数据，经过复杂计算后输出结果，实现了对一系列非线性问题的解决。
在本文中，我们将探讨人工神经网络的基本结构以及其应用领域。
一、人工神经网络的基本结构为了更好地理解人工神经网络，我们需要了解其基本结构。
人工神经网络由三层结构组成，分别是输入层、隐藏层和输出层。
输入层从外界获取数据输入，而输出层将输出反馈给用户，隐藏层则对输入层的信息进行处理。
输入层的每个节点均对应着一个输入特征，比如图像识别中的像素点。
隐藏层的节点数量在不同情况下各不相同，取决于网络的设计和任务要求。
对于拥有N个输入特征的神经网络，如采用一个由H个节点组成的隐藏层，那么H个节点将共同接收这N个输入特征。
隐藏层中节点的计算方式通常采用非线性函数，比如ReLU函数。
最后，输出层从隐藏层中接收数据并输出结果。
在实际应用中，不同类型的神经网络设计包括全连接、卷积、循环神经网络等。
二、人工神经网络的应用领域1. 图像识别和分类技术人工神经网络的最常见应用之一是图像识别和分类。
在图像识别任务中，神经网络通过输入图像像素特征，识别不同物体并给出正确的标签。
在图像分类任务中，神经网络可以自动对具有相似特征的图像进行分类。
2. 自动驾驶技术在自动驾驶技术中，人工神经网络可以实现对车辆周围环境的检测和分析。
通过连接车辆上的传感器和摄像头，神经网络能够对路况、车速和周围交通情况进行有效处理。
基于这些数据，自动驾驶车辆就能够合理地进行运行和规避违规操作。
3. 自然语言处理在自然语言处理中，人工神经网络主要应用于文本分类和情感分析。
神经网络通过学习文本中的数据特征和结构，实现对文本分类的准确性提升。
在情感分析方面，神经网络则能够自动分析文本的情感倾向并给出相关预测。
人工神经网络-红外光谱法对人体血糖的无创监测分析
摘 要 ：针 对 人 体 血糖 无创 监 测 的近 红 外 光 谱 分 析 ，提 出一种 血 液 红 外 吸 收 光谱 分 析 的新 技 术 ，通过 对正 常人 的全血 和 血 清 与高糖全 血 的红 外 吸收光 谱进 行测 量 ，应用 人工 神 经 网络 Ｂ Ｐ 算法 ，以 ｌ 特征 波长 处 的 吸收值 作 为 网络 特征 参 数 ，进行 网络训 练．结 果表 明 ，网络训 练 ６个
（．Ｃ ／ｇ １ ｏｌ ｅ ｆＭａｈｍ ｔ ｓ Ｊ／ ｎｖｒｔ， 咖ｇ＾ ｎ１０ １ Ｃ ｉａ ｅ ｏ ｔｅ ａ／ ， ／ｎＵ ／ ｓｙ ｃ ／ ｅ／ ｃ“ ３０ ２， ｈｎ ； ２ ｅａ ｎ ｏ Ｆ ｕｄ ｔ ｎ 。 ｏ ｈ ．Ｄ［ ￣ ｔ ｏ ｎ ａｉ ， ￡ ｎ ｆ ｏ ３ ０ ．ｃ ｚ ｆ Ｆ ｒ Ｃ ａ ｇｈ ｎ１０２ ， ￣ｎ ； ｏ Ａ ￣ｃ ， ｈ ｎ ｃｕ ３０ ２ Ｃ ／ａ ｅ
Ａｎ ｌ ｓｓ ｏ ｎ ｎ ａ ｉ ｅ Ｍ ｅ ｓ ｒ ｍ ｅ ｆ Ｈｕｍ ａ ｏ ｄ Ｇｌ ｃ ｓ ａ ｙ ｉ ｆＮｏ ｉ ｖ ｓｖ ａ ｕ ｅ ｎｔｏ ｎ Ｂｌ ｏ ｕ ｏ ｅ
ｗｉｈ ＡＮＮ－ Ｒ ｐ ｃｒ ｓ ｏ ｙ ｔ ＮＩ Ｓ ｅ ｔ ｏ ｃ ｐ
ＺＵ０ ｎ ，Ｌ ｎｇ ｈ ｎ ，ＨＡＮ ａ ，ＭＡ ｉｈ ｎ Ｐｉ ｇ Ｉ Ｙｉ ． ｏ ｇ Ｘｉ ｏ Ｓ— ａ ｇ
第４ ６卷 第 ６期
２０ ０ ８年 ｌ 月 １
吉 林 大 学 学 报 （理 学 版 ）
Ｊ Ｕ Ｎ ＬＯ Ｉ Ｎ Ｖ Ｒ ＩＹ （ ＣＥ Ｃ ＤＴＯ Ｏ Ｒ Ａ ＦＪＵＮ Ｕ Ｉ Ｅ ＳＴ Ｓ Ｉ Ｎ ＥＥ ＩＩ Ｎ）
Ｖｏ ห้องสมุดไป่ตู้ Ｎｏ ６ Ｌ４ ． Ｎ０ ２） ８ ｖ １ ０
人 工 神 经 网络 一 外 光 谱 法对 红 人 体 血 糖 的 无创 监测 分 析
人工神经网络应用于光谱分析同时测定增效联磺片三组分含量
人工神经网络应用于光谱分析同时测定增效联磺片三组分含量严拯宇;王朝晖;姜新民;张圣华
【期刊名称】《分析科学学报》
【年(卷),期】1999(15)4
【摘要】应用人工神经网络原理，采用误差反向传播方法，对紫外吸收光谱重叠的增效联磺片中的三个组分含量不经分离可同时进行测定。
磺胺嘧啶（ＳＤ）、磺胺甲口恶口坐（ＳＭＰ）、甲氧苄胺嘧啶（ＴＭＰ）的平均回收率分别为１０３．１％、９８．２１％、９８．７６％。
探讨了人工神经网络中网络参数对分析结果的影响。
实验证明，人工神经网络方法应用在光谱分析中对复方药物含量进行测定，性能良好，结果准确。
【总页数】5页(P297-301)
【关键词】测定;磺胺嘧啶;磺胺甲基异恶唑;甲氧苄胺嘧啶
【作者】严拯宇;王朝晖;姜新民;张圣华
【作者单位】中国药科大学分析化学教研室;华中师范大学
【正文语种】中文
【中图分类】R978.2
【相关文献】
1.高效液相色谱法测定增效联磺片中三组分的含量 [J], 张琴;董燕
2.吸收度比值系数法测定增效联磺片中三组分的含量 [J], 黄小平;万新祥;王耕
3.人工神经网络分光光度法用于增效联磺片三组分的同时测定 [J], 丁德荣;刘世庆;王煜;宋爱华
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
人工神经网络算法在红外高光谱资料反演大气温度廓线中的应用
ＧＵ ＡＮ ， ＬＩ Ｙ ａ ｇ， ＡＮ Ｇ ｕ — ｕ Ｌｉ Ｕ ｎ ＺＨ Ｘ ｅｈ ｉ
（ ｅ ａ ｏａｏｙｏ Ｋ ｙＬ ｂｒｔｒ ｆＭｅ ｏｏｏ ｉ ｌＤｓｓ ｒ ｆ ｎｓｙｏ Ｅ ｕａｏ Ｎ Ｓ Ｎａｊ ｇ ２０ ４ ， ｈｎ ） ｔ ｒｌｇｃ ｉ ｔ Ｍｉｉｒ ｆ ｄｃｔ ｎ，ＵＩＴ， ｎｉ １０ ４ Ｃ ｉａ ｅ ａ ａｅ ｏ ｔ ｉ ｎ Ａｂｓｒ ｃ ： ｅ ａ ｔｆｃａ ｅ ｒ ｌｎｅｗｏ ｋ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｓ ｐ ｅ ｅ ｔｄ ｉ ｈ ｓ ｐ ｐｅ ｏ ｒ ｔｉ ｖ ｅ ｔ ｍ ｐ ｒ ｔ ｒ ｔ ａ ｔ Ｔｈ ｒｉ ｉ ｌｎ ｕ ａ ｔ ｒ ｌ ｏ ｈ ｉ ｒ ｓ ｎ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｒ ｔ ｅｒｅ ｅ ｔ ｅ ｉ ｉ ｈ ｅ ａｕ ｅ
ｉｆ ｒｄｄｔ［ ］Ｔ ａｓＡｍｏ ｃ，０ ０，３ ３）３ １ ４ ． ｎ ａｅ ａ Ｊ ． ｒｎ ｔ ｓＳ ｉ２ １ ３ （ 网络算 法在 红外 高 光谱 资 料 反演 大气 温 度 廓线 中 的应 用
官莉 ， 吻 ， 刘 张雪慧
（ 南京信息工程大学 气象灾害省部共建教育部重点实验室， 江苏 南京 ２ ０４ １０４）
ｓｏｎ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｉ ｈ ｈａ ｌｅ ｄ ｅ ｎ ｗｅ ｌｄ ｖ ｌ ｅ Ｔｈ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ａ ｅ ｅ ｔ ｇｏ ｔ ｍ ｓｃ ｓ ｉ ｌｏｉ ｈ ｗｈ ｃ ｓ ａｒ ａ ｙ ｂ ｅ ｌ ｅ ｅｏｐ ｄ． ｅ ｒ ｓ ｌｓｓ ｏ ｔ ｔｔ ｓ ｗｏ ａ ｒｈ ｈ ｈ ｌ ｉ ｏｔ ｎ ａｌ ｈ ａ ｅ ｃ ｍ ｐ ｔｎ ｉ ｅ ｗ ｉ ｏ ｐａ ａ ｖ ｒ ｃ ｓｏ ｎ ｔ ｅ ｒ ａ ＲＳ ｄ ｔ ｅｒｅ ａ ｒ ｃ ｓ ． ｅ ｅ ｙ ｔｅｓｍ ｏ ｒ ｕ ｇ ｔ ｔ ｃ ｍ ｒ ｔ ｅ ｐ ｅ ｉｉ ｎ ｉ ｈ ｅ ＡＩ ａａ ｒ ｔｉ ｖ ｌｐ ｏ ｅ ｓ Ｄｕ ｉ ｍ ｈ ｉ ｌ ｔ ｈ ｔ ｔｓｉ — ｈ ｉ ａ ａ ｒ ｆ ｔ ｅ ａ ｔｆｃａ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ｌ ｏ ｔ ｍ ，ｔｉ ｘ ｅ ｔ ｄ ｔ ｍ ｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ｏ ｔ ｅ ｓａ ｉｔｃ ｐ ｙｓｃ ｎ ｔ ｅ ｏ ｈ ｒｉ ｉｌｎ ｕ ａ ｅ ｗｏ ｋ ａ ｇ ｒｈ ｌ ｕ ｉ ｉ ｉ ｓ ｅ ｐ ｃｅ ｏ ｉ ｒ ｖ ｈ
人工神经网络-近红外光谱法非破坏监控蛇床子SFE-CO2萃取物的质量
（ ｏｅｅｏ ｈｍｓｙ Ｊ ｉ Ｕ ｉ ｒｔ， ｈ ｎ ｃｕ ３ ０ ２ Ｃ ｉ ） Ｃ ｌｇ Ｃ ｅ ｉｒ ， ｉｎ ｎｖ ｓｙ Ｃ ａｇｈ ｎ１０ １ ， ｈｎ ｌ ｆ ｔ ｌ ｅ ｉ ａ
Ａｐ ｉａ ｉ ｎ ｏ ｔｆｃ ａ ｕ ａ ｔ ｒ ｎ ａ －ｎ ｒ ｒ ｄ Ｒｅ ｅ ｔ ｎ ｅ ｐｌ ｔｏ ｆ Ａｒ ｉ ｉ ｌＮｅ ｒ ｌＮｅ ｗｏ ｋ－ ｅ ｒ ｉ ｆ ａ ｅ ｆ ｃ ａ ｃ ｃ ｉ ｌ Ｓ ｅ ｔ ｏ ｃ ｐ ｎ Ｃｏ ｔ ｏ ｌ ｇ Ｅｘ ｒ ｃ ａ ｔｏ ｕ ｔ ｓ Ｃｎｄｉ ｐ ｃ ｒ ｓ ｏ ｙ ｉ ｎ ｒ ｌ ｎ ｔ ａ ｔ ｎ ｆＦｒ ｃ ｕ ｉ ｉ ｉ ｂ ＦＥ－ ｙＳ ＣＯ２
ｃ ｒ ｏ ｉ ｘｄ ｘ ｒ ｃｉｎ ａｂ ｎ ｄｏ ｉｅｅ ｔ ｔ ａ ｏ
ｒｓ ｅ ｔ ｅｙ ｏ ｓｈ ｌ ａ ｄ ｉ ｅａｏｉ ｔ ｎ ｏ ｓ ｏ ｎ ｅｐ ｃｉ ｌ ） ｆ ｏｔｏ ｎ ｍｐ ｒｔｒ ｗｅｅ ｅｔｂｉ ｅ ．Ｉ ｈ ｄ ｌ ｈ ｏ ｃ ｎｒ ｉ ｓ ｆ ｏｔ ｌ ａ ｄ ｖ ｎ ｓ ａｏ ｈ
ｉ ｅ ａｏ ｉ ｒ ｅｅ ｉ ｅ ｉ ｌａ ｅ ｕｓｙ ａ ｄ ｃ ｍ ｐ ｒ ｄ． Ｔｈ ｅ ｔｍ ｏ ｅ ｆｄ ｔｒ ｉ ｉ ｇ ｔｅ ｃ ｎｃ ｎｒ ｔｏ ｓ ｍｐ ｒ ｔｒｎ ｗｅ ｅ ｄ ｔ ｒ ｎ ｄ ｓｍｕ ｔｎ ｏ ｌ ｎ ｏ ａ ｅ ｍ ｅ ｂ ｓ ｄ ｌｏ ｅ ｅ ｍ ｎ ｎ ｈ ｏ ｅ ｔａｉ ｎ ｏ ｓｈｏ ｎ ｍｐ ｒ ｔｒｎ ｗａ ｂ ａ ｎ ｄ ｖ ａ ｔ ｅｒｆｒｔｄ ｒｖ ｔ ｅ ｓ ｅ ｔａ ｆｏ ｔ ｌａ ｄ ｉ ｅ ａｏ ｉ ｓ ｏ ｔ ｉ ｅ ｉ ｈ ｉ ｉｓ— ｅ ａｉ ｐ ｃｒ ． ｉ ｖ
人工神经网络模型及应用领域分析
人工神经网络模型及应用领域分析人工神经网络（Artificial Neural Network）是一种模拟生物神经网络的智能系统。
它由一系列处理单元，即神经元所组成，能够学习、适应和模拟复杂的非线性关系，具有很强的特征提取与分类能力。
其主要应用于机器学习、人工智能等领域，并在图像识别、预测控制、金融风险分析、医学诊断等方面得到广泛应用。
本文将从人工神经网络模型的原理、种类和应用领域三个方面进行探讨。
一、人工神经网络模型的原理人工神经网络模型由模拟人类神经元构成，其基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
其中输入层接受外部输入信息，隐层是神经网络的核心，通过将输入信息转换为内部状态进行处理，并将处理结果传递给输出层。
输出层将最终结果输出给用户。
举个例子，我们可以将输入层视为人类的五官，隐藏层类比于大脑，而输出层则类比人体的手脚。
人工神经网络各层间的信息传递包括两个过程，即正向传递和反向传递。
正向传递过程是指输入信息从输入层流向输出层的过程，即信息的传递方向是输入层-隐藏层-输出层。
反向传递过程是指通过反向误差传递算法计算并更新神经网络中每个权重的值，从而优化神经网络的过程。
二、人工神经网络的种类人工神经网络主要分为三类，分别是前馈神经网络、递归神经网络和自适应神经网络。
一、前馈神经网络（FNN）前馈神经网络是人工神经网络中最为常见的一类，也是最简单的神经网络类型之一。
其功能类似于单向传导信息的系统，例如生物的视网膜和传感器等。
前馈神经网络只有正向传递过程，而没有反向传递过程。
前馈神经网络常用于分类、识别和预测等领域。
二、递归神经网络（RNN）递归神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，但隐藏层的神经元可以连接到之前的神经元，使信息得以传递。
与前馈神经网络不同，递归神经网络可以处理时序性数据、自然语言等。
递归神经网络的应用领域主要是非线性有限时序预测、文本分类、语音识别、图像处理、自然语言处理等。
三、自适应神经网络（ANN）自适应神经网络是一种可以自动调整结构和参数的神经网络，包括自组织神经网络和归纳神经网络。
人工神经网络在哪些领域中得到广泛应用？
人工神经网络在哪些领域中得到广泛应用？一、医疗健康领域人工神经网络在医疗健康领域中的应用，早已成为一个备受瞩目的话题。
目前，人工神经网络已经成功应用于医学图像诊断、疾病预测和药物开发等多个方面。
1. 医学图像诊断通过使用深度学习算法，人工神经网络可以对医学图像进行自动分析和识别。
例如，在肿瘤检测方面，人工神经网络可以通过训练大量的肿瘤图像，自动识别出患者是否存在肿瘤，并提供相应的诊断建议，从而帮助医生提高诊断准确性。
2. 疾病预测人工神经网络可以通过学习大量的病例数据，预测患者未来可能发生的疾病。
例如，在心脏病预测方面，人工神经网络可以根据患者的年龄、性别、血压、血脂等指标，预测患者是否患有心脏病的风险，并提供相应的预防建议。
3. 药物开发人工神经网络可以通过分析药物分子的结构和特性，预测药物的疗效和潜在副作用。
例如，在药物筛选方面，人工神经网络可以通过学习已知药物和疾病之间的关系，预测新的药物对特定疾病的治疗效果，从而加快药物研发的速度和效率。
二、智能交通领域人工神经网络在智能交通领域中的应用，正在推动城市交通系统的智能化和高效化发展。
通过利用人工神经网络技术，可以实现交通流量预测、交通信号优化和智能驾驶等多个领域的创新。
1. 交通流量预测通过分析历史交通数据，人工神经网络可以预测未来交通流量的变化趋势。
例如，在城市交通规划方面，人工神经网络可以通过学习大量的历史交通数据，预测未来某一时间段某一路段的交通流量，从而帮助交通部门优化道路资源的配置。
2. 交通信号优化人工神经网络可以通过学习交通流量数据和信号控制策略，优化交通信号的配时方案。
例如，在城市交通拥堵缓解方面，人工神经网络可以根据实时的交通流量信息，自动调整交通信号的配时，从而提高交通效率和减少交通拥堵。
3. 智能驾驶人工神经网络在智能驾驶中的应用，可以帮助汽车实现自主驾驶和智能化的交通系统。
通过学习大量的驾驶数据，人工神经网络可以模拟人类的驾驶行为，并做出智能决策。
人工神经网络的基本原理和应用
人工神经网络的基本原理和应用概述人工神经网络是一种受到人脑神经元启发的计算模型。
它由许多高度互连的处理单元（神经元）组成，这些神经元之间通过连接强度（权值）相互通信。
人工神经网络能够通过学习和训练，自动调整权值和拓扑结构，从而实现某种特定任务。
基本原理人工神经网络的基本原理是模拟生物神经元的工作方式。
每个神经元接收一组输入信号，并根据这些输入信号的权值和激活函数的输出，产生一个输出信号。
这个输出信号又可以作为其他神经元的输入信号，从而实现信息的传递和处理。
人工神经网络通常由多层神经元组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部输入信号，隐藏层和输出层对输入信号进行处理和转换。
隐藏层和输出层之间的连接强度（权值）通过训练过程进行学习和调整，以实现预期的输出结果。
应用领域人工神经网络在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1.图像识别–人工神经网络可用于图像识别任务，如人脸识别、物体识别等。
通过训练大量图像数据，神经网络可以学习到图像中的特征，并通过对输入图像进行处理，达到准确分类和识别的目的。
2.自然语言处理–人工神经网络在自然语言处理方面也有着广泛的应用。
它可以用于语音识别、情感分析、机器翻译等任务。
通过训练大量文本数据，神经网络可以学习到单词和语义之间的关联，从而实现对自然语言的理解和处理。
3.预测和分类–人工神经网络可以通过训练历史数据，对未来事件进行预测。
例如，它可以用于股票市场预测、天气预报等领域。
此外，神经网络还可用于数据分类，如垃圾邮件过滤、疾病诊断等任务。
4.控制与优化–人工神经网络在控制与优化领域也有着广泛应用。
它可以用于自动驾驶车辆、工业生产优化、智能电网调度等控制系统中，通过学习和训练，实现自动控制和优化的目标。
优势与挑战人工神经网络相比传统的算法有一些明显的优势，但同时也面临一些挑战。
优势•并行处理能力：神经网络的并行处理能力可以加快训练和推理的速度。
•自适应学习：神经网络可以通过训练和反馈机制，自动学习和调整权值，适应输入数据的变化。
人工神经网络在医疗诊断中的应用
人工神经网络在医疗诊断中的应用人工智能在医疗领域的应用日益成熟，人工神经网络技术的应用更是其中的佼佼者。
人工神经网络是一种模仿人类神经网络结构的计算模型，能够自我学习和适应，具有处理复杂信息和模式识别的能力。
在医疗诊断领域中，人工神经网络有着广泛的应用，可以协助医生进行疾病诊断、药物研发等。
一、医学图像识别医学影像是医生进行诊断的重要依据之一。
但是，对于一些复杂疾病，医生往往需要观察大量的影像才能确定诊断结果，费时费力。
人工神经网络可以自动对影像进行识别，过滤掉无用信息，提取出关键特征，为医生提供精准和快速的诊断结果。
目前，人工神经网络已经应用于CT、MRI、X光片等多种医学影像的分析和诊断，有效提高了医学图像分析的准确性和效率。
二、协助医生进行疾病诊断人工神经网络技术可以对大量的病历、化验数据、生理参数等进行分析，从中找出疾病的特征，提供参考依据。
许多疾病的自动诊断已经实现，例如癌症、心脏病、肝炎、糖尿病等。
在诊断方面，人工神经网络具有很好的优势，它可以比人类医生更加全面、准确、快速地识别疾病，帮助医生更好地制定治疗方案。
三、药物研发人工神经网络在药物研发过程中也有着广泛的应用，可以进行分子结构分析和定量构效关系(QSAR)研究。
通过把大量的化学结构数据输入人工神经网络模型，可以预测某种药物的药效，从而筛选出更有效的药物成分。
这样可以有效降低药物研发的时间和成本，提高新药研发的成功率。
四、医疗管理在医疗管理方面，人工神经网络也有着应用前景。
人工神经网络可以从海量的医疗数据中提炼出规律和模式，协助医院管理者进行运营决策。
例如，在医院管理中，人工神经网络可以帮助根据病种流行趋势进行预测，并对医院的床位和医护人员配置进行优化，达到最优规划医疗资源的目的。
总之，人工神经网络在医疗诊断中的应用越来越广泛，它的应用前景十分广阔。
未来随着技术的不断进步，有望更好地实现协助医生进行诊断、药物研发、医疗管理等方面的任务。
人工神经网络的研究与应用
人工神经网络的研究与应用人工神经网络是指一种用于模拟生物神经网络的计算机体系结构。
它通过模拟神经元之间的联结和信息传递，实现学习、识别、控制等智能行为，具有与人类大脑类似的处理能力。
如今，人工神经网络已广泛应用于计算机视觉、图像处理、语音识别、自然语言处理等领域，成为人机交互、智能制造、智慧城市等领域的核心技术之一。
一、人工神经网络的基本原理人工神经网络模型分为感知机、多层感知机、循环神经网络、卷积神经网络等多种类型。
其中，最常用的是多层感知机模型。
多层感知机由输入层、隐藏层和输出层三个部分组成。
输入层接收外部输入信息，隐藏层是神经元的汇集层，通过调整连接权值，将输入信号转变为中间表示，即隐藏状态。
输出层是模型最终的输出结果，常用的激活函数包括sigmoid函数、tanh函数和ReLU函数等。
为了提高人工神经网络的学习和泛化能力，常采用反向传播算法进行模型训练。
反向传播算法即通过计算误差并反向调整权重，来实现模型参数的优化。
此外，还可以采用随机梯度下降、动量方法、自适应学习率等方式进行训练。
二、人工神经网络的应用1. 计算机视觉计算机视觉是人工智能领域的一个研究方向，致力于通过计算机系统模拟人类视觉功能。
人工神经网络作为计算机视觉的重要工具，可以实现图像分类、目标检测、图像分割、语义分割等操作。
例如，在图像分类任务中，可以使用卷积神经网络对图像进行特征提取，并进行分类。
在目标检测任务中，可以使用 Faster R-CNN、YOLO等网络结构。
2. 自然语言处理自然语言处理是指将自然语言转换成机器可处理的形式，以实现机器自动理解、生成和翻译自然语言的能力。
人工神经网络在自然语言处理中应用广泛，例如文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
其中，循环神经网络尤其适用于处理序列数据，如文本和语音等。
3. 人机交互人机交互是指通过人机接口实现人机信息交流和操作控制的过程。
人工神经网络可以用于构建自然语言对话系统、面部表情识别、手势识别等交互系统。
人工神经网络的应用领域介绍
人工神经网络的应用领域介绍人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模板化的计算模型，通过模拟神经元之间的讯息传递来完成信息处理任务，模型类似于人类神经系统。
自从ANN的提出以来，已经发展出了多种神经网络模型，被广泛应用于各种领域。
本文将介绍人工神经网络的应用，以及其在不同领域的效果。
1. 计算机视觉计算机视觉领域可以使用人工神经网络来进行图像分类、识别以及目标检测等任务。
现在的神经网络可以完成人脸识别、图像分割以及文本识别等高级任务，通过深层次的学习，达到人类相似的表现。
在此领域中，最流行的是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）模型，它可以有效地识别图像中的特征，例如边缘、形状、颜色等，使得神经网络可以快速地准确地识别图片中的物体。
2. 语音处理人工神经网络在语音处理领域也有广泛的应用，例如语音识别、语音合成、语音信号分析等。
在这个领域中，反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network，BNN）和长短时记忆网络（Long-short term memory，LSTM）等模型都被广泛应用。
这些模型可以学习语音信号的不同特征，并将语音信号转化为文本，以帮助人们快速地理解口语交流。
3. 金融领域人工神经网络在金融领域中也有广泛的应用，例如预测股票价格、信用评级以及风险控制等。
神经网络可以通过学习大量的历史数据，并根据这些数据来预测未来的趋势。
往往人工神经网络到所产生的预测结果会比传统的统计预测准确度更高。
4. 工业控制工业控制是人工神经网络的另一种应用领域。
神经网络可以帮助系统自动控制，例如自动化生产线上的物品分类、质量检测等任务。
神经网络能够通过学习各种现有系统的运作方式，并从海量数据中提取规律和关系，进而优化生产流程和控制系统。
5. 医疗行业在医疗行业中，人工神经网络可以用于病理判断、癌症筛查以及模拟手术等领域，从而实现更准确的诊断、治疗以及手术操作。
近红外光谱结合人工神经网络分析蔗汁的锤度和转光度
摘
要： 应用近红外光谱结合误差反传人工神经网络（ Ｐ Ａ Ｎ 方法 ， Ｂ－ Ｎ ） 建立蔗 汁锤度、 转光度的定量分析模 型。使用近
红外光谱仪 ， 采用程透射方式获得蔗汁光谱。首先通过相关系数法结合样品特征 吸收优化建模 ， 然后采用Ｐ Ｓ Ｌ 降维并
输入Ｂ － Ｎ 建立校正模型 。结果显示 ， ＰＡ Ｎ 建立 的锤度和转光度的预测 集相关 系数分别为０９ ２ ０９９ 预测标准偏差分 ．８ 、 ． ， ７ 别为０１９ ０１７ 可较好地用于蔗汁锤度、 ． 、． ， ５ ３ 转光度 的快速测定 。 关键词 ： 人工神经网络 ； 近红外光谱 ； 蔗汁； 锤度； 转光度
依 赖关 系 。
近 红外 光 谱 分 析 技 术 利 用 物 质含 氢 基 团振 动 的合频 和倍 频 吸收 信息 ， 行物 质 的定性 和定 量 分 进
析…。 该技术具有分析速磨陕、 不破坏样品、 无化学
污染 、 多组 分 同时测 定 等优 点 ， 誉为 “ 被 多快好 省 的 绿 色分 析技 术 ” ，是 最符 合 当前 工业 生产 需求 的一 种分 析技 术 ， 在石 化 、 业 、 品 、 药 等领 域 得 农 食 制
糖 、 基 酸 、 胶 等 都 含有 在 近红 外 区域 具 有特 征 氨 果 吸 收 的含 氢 基 团 ， 因此可用 近 红外 光谱 法进 行 蔗汁 及其制 品 的成分及 性质分 析 。国内外 已开展 相关研 究 ［ ］并成 功应 用于 甘蔗 收购 的按质 论价等方 面 。 ， 这 些研 究 主 要基 于 ７０ ２０ ｎ ８ —５０ ｍ的全 波段 近 红外 仪
器进 行透 射 或漫 反射 测量 ，在 数据 建模 上采 用Ｐ Ｓ Ｌ
方法 。
的生产管理具有十分重要 的意义。锤度、 转光度是
人工神经网络在预测分析中的应用
人工神经网络在预测分析中的应用一、介绍人工神经网络(ANN)是由许多人工神经元或节点构成的计算模型，可模仿生物神经系统中的信息传递方式。
自20世纪60年代以来，ANN一直是机器学习领域的研究热点，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等方面。
近年来，ANN在预测分析中的应用得到了越来越多的关注，在金融、物流、能源等领域发挥着重要的作用。
二、ANN的工作原理ANN模型中的神经元或节点接受输入信号，在神经元内部加权处理并通过激活函数将结果输出，再将输出作为下一层的输入，逐层传递信息并最终输出结果。
训练ANN需要大量数据对模型进行学习和调整，常用的算法包括神经元感知器、反向传播算法等。
经过适当的训练，ANN可以对新或未知的数据做出准确的预测。
三、ANN在金融领域的应用金融领域是ANN应用最广泛的领域之一，在风险评估、股价预测、信用评级等方面发挥着重要作用。
例如，ANN可以对大量历史数据进行学习和训练，预测个股或股市的走势，帮助投资者做出更准确的买卖决策；同时，由于ANN可以有效地识别数据中的关系和模式，因此可以帮助银行等机构制定更科学合理的贷款利率和信用评级标准。
四、ANN在物流领域的应用物流领域也是ANN应用较为广泛的领域之一，例如，ANN可以分析库存、销售、运输等数据，帮助企业预测需求量、制定最佳的存货和运输策略，从而提高物流效率，减少运营成本。
五、ANN在能源领域的应用能源领域也是ANN应用领域之一，例如，ANN可以对大量的历史能源使用数据进行学习和训练，预测未来的能源使用趋势，制定更合理的能源发展规划，从而提高能源的利用效率，减少资源浪费。
六、ANN的发展前景随着计算机和数据处理技术的不断发展，ANN在预测分析中的应用前景愈发可观。
同时，ANN也面临着一些挑战，例如，数据质量的影响、模型训练及调整的复杂性等。
因此，未来需要更多领域的专家和研究者共同努力，不断完善并拓展ANN的应用领域，以促进科学技术的进一步发展。
pls法和pca法在近红外光谱定量分析中的应用研究
pls法和pca法在近红外光谱定量分析中的应用研究1 研究背景近红外光谱定量分析是近红外光谱技术应用的重要研究方向，主要是利用物质的近红外光谱来快速、准确、灵敏的对所测样本物质的含量进行定量分析，是非常重要的行业应用。
多年来，人们研究了两种定量分析方法，即多元线性回归法（Multiple Linear Regression，MLR）和主成分回归法（Principal component regression，PCR），在近红外光谱定量分析中均取得了良好的效果。
2 Mls法MLS法是一种基于偏最小二乘法（Partial Least Squares，PLS）的定量分析方法，它能够发挥PLS法优越的数据分析特点，实现对复杂样本进行高效分析，是目前主流的方法之一。
MLS法的基本原理是，通过学习样本训练数据之间的联系，识别出有定性性质的物质组成，并利用新样本的近红外光谱峰面积求出理论相对浓度，最后结合其他实验结果计算样本内物质的含量。
3 Pca法PCA法是一种基于主成分分析的定量分析方法，它根据元素的特征分布建立一组主成分函数，并以每一个量化的样品的成分的相对定量与主成分函数的加权回归算法获得样品中物质的定量值。
相比MLS法，PCA法在提取和计算过程中，显著地减少了数据量，有利于提高定量分析精度。
4 相关研究在近红外光谱定量分析方面，若干学者提出了基于MLS法和PCA 法的多种模型，并逐渐完善了定量分析的方法。
尽管学者们取得了一定的实现，但依然存在许多不足，如MLS法定量分析精度低、处理时间长等问题，当前仍有待改进。
此外，局部加权MLS法（LW-MLS）和局部加权主成分回归（LW-PCR）也开始得到了越来越多的重视。
5 结论MLS法是近红外光谱定量分析中应用较为广泛的方法之一，其优越的数据分析特点能够实现对复杂样本的高效分析，提高分析精度。
但需要提高分析效率，目前正在被日益关注的分析方法有局部加权MLS 法和局部加权主成分回归法。
人工神经网络在近红外光谱建模中的应用及研究现状
（ ｅ ｔｒｏ ＳｍｕａＪｎ Ｓ ｅｙ ｎ ｓｉｕｅｏ Ｅｎ ｉ ｅｒ ｇ Ｓ ｅｙ ｎ １ １ ６ Ｃ ｉａ Ｃ ｎ ｅ ｆ ｉ Ｉｔ ｈ ｎ ａ ｇＩ ｔ ｔ ｆ ｇｎ ｅｉ ， ｈ ｎ ａ ｇ １ ０ ３ ， ｈｎ ） ｏ ｎ ｔ ｎ Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔｈ ｓａｃ ｎ ｐ ｌ ａｉｎｏ ｔｆ ｉｌ ｕ ａ ｔ ｒ ＡＮＮ） ｎｔ ｅｍｏ ｅｉｇｏ ｅｒｉ— ｓｒｃ： ｅ ｅｅ ｒｈａ ｄａ ｐｉ ｔ ｆ ｉｃａ Ｎｅ ｒｌ ｗｏｋ（ ｒ ｃ ｏ Ａｒ ｉ Ｎｅ ｉ ｈ ｄ ｌ ｆ ａ ｎ ｎ ｎ
摘 要 ： 国 内外 近十年 来人 工神 经 网络在 近 红外 光谱建 模 中的应用 和研 究进行 了详 对
细 的综述 ，包括 误差反 向传播 网络 径 向基 网络、支持 向量机 、自组织特征 映射 网、广
义 回 归神经 网络、 率 神经 网络、小波 神经 网络、模糊 神经 网络 以及集 成神 经 网络等 的 概 应 用 和 研 究 。概 括 了这 些 网络 的基 本 工 作 原 理 及 优 缺 点 最 后 根 据 神 经 网 络 的发 展 方 向和 工农 业 的发 展需 求，提 出了今后 人 工神 经 网络在近 红外建 模方 面的发 展方 向。 关键 词 ： 红外光谱 ；误 差反 向传 播 网络；径 向基 网络；支持 向量机； 自组织特征 映射 近
Ｗ ａ ｅ ｅ ｅ ｗｏ ｋ； ｕ ｚ ｔ ｒ ； ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ｎｓ ｍ ｂ ｅ ｖ ｌｔ ｎ ｔ ｒ Ｆ ｚ ｙ ｎｅ ｗｏ ｋ ｎ ｕ ａ ｅ ｗｏ ｋ ｅ ｅ ｌ
０ 引 言
２ 世纪 ８ 年 代后期 ，随着化学计 量学方 法 ０ ０ 的不断 应用 ，近红 外 （ｅｒ ｎ ａｅ ， Ｉ ） Ｎ ａ ｆ ｒｄ Ｎ Ｒ 分析 技 Ｉｒ 术 迅速 发 展 成 一 门独立 分 析 技术 。该 技术 具 有 测 试速 度快 、 率高 、 析成本 低 、易于实现 在 效 分 线 分析 以及 对样 品无损 等 优 点 ，因而 已被 快 速
人工神经网络结合近红外光谱用于木材树种识别
人工神经网络结合近红外光谱用于木材树种识别在木材行业中，准确识别木材树种是至关重要的。
这不仅对于木材的合理利用和保护具有重要意义，也对木材贸易的公平性和合法性起着关键作用。
传统的木材树种识别方法往往依赖于专业人员的经验和肉眼观察木材的纹理、颜色等特征，但这种方法存在主观性强、准确性不高等问题。
随着科技的不断发展，人工神经网络结合近红外光谱技术为木材树种识别带来了新的突破。
近红外光谱技术是一种非破坏性的分析手段，它通过测量木材样品在近红外区域的吸收光谱，获取木材内部化学成分和物理结构的信息。
近红外光谱包含了丰富的关于木材分子振动和转动的信息，这些信息与木材的化学组成和结构密切相关。
然而，近红外光谱数据往往复杂且具有大量的重叠和噪声，直接解读这些数据来识别木材树种并非易事。
这时，人工神经网络就发挥了其强大的作用。
人工神经网络是一种模仿生物大脑神经元之间信息传递和处理方式的计算模型。
它能够自动从输入的数据中学习到隐藏的模式和特征，并基于这些学习到的知识进行预测和分类。
在将人工神经网络应用于木材树种识别时，首先需要收集大量不同树种的木材样本，并对每个样本进行近红外光谱测量，得到一组光谱数据。
这些数据将作为人工神经网络的输入。
然后，为每个样本标注其所属的树种类别，这就是人工神经网络要学习的目标输出。
接下来，对人工神经网络进行训练。
在训练过程中，网络不断调整内部的连接权重，以最小化预测输出与实际标注之间的误差。
通过反复的训练，网络逐渐学会了如何根据近红外光谱数据来准确判断木材的树种。
与传统的木材树种识别方法相比，人工神经网络结合近红外光谱技术具有许多显著的优势。
首先，它具有更高的准确性和可靠性。
由于人工神经网络能够自动挖掘光谱数据中的复杂模式，不受人为因素的影响，因此识别结果更加客观和准确。
其次，这种方法具有快速高效的特点。
一旦人工神经网络训练完成，对新的木材样本进行识别只需要很短的时间，大大提高了工作效率。
人工神经网络的原理及应用
人工神经网络的原理及应用1. 介绍人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种受到生物神经系统启发的计算模型，通过模拟神经元之间的相互连接和信息传递，实现了一种基于权重的非线性数据处理方法。
近年来，随着计算能力的提高和数据量的增加，人工神经网络在各个领域的应用越来越广泛，取得了很多重大的突破。
2. 原理人工神经网络由多个神经元组成，每个神经元通过输入和输出连接在一起，形成一个网络结构。
神经元之间的连接权重决定了信息传递的强度和方向，使得神经网络能够学习和记忆输入数据的特征。
2.1 神经元模型神经元是人工神经网络的基本组成单位，模拟了生物神经元的功能。
每个神经元接收来自其他神经元的输入，并将这些输入进行加权求和，然后通过一个激活函数进行非线性变换，最后输出给下一个神经元。
2.2 网络结构人工神经网络的网络结构通常包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部输入的数据，隐藏层负责进行中间特征的抽取和数据处理，输出层将最终的结果输出给用户或其他系统。
不同的网络结构可以应用于不同的问题，如前馈神经网络、循环神经网络和卷积神经网络等。
2.3 权重更新神经网络的学习过程是通过不断调整连接权重来实现的。
常用的方法是通过反向传播算法进行训练，即根据网络的输出和真实值之间的差距来更新权重。
反向传播算法使用梯度下降的思想，寻找使得损失函数最小化的权重值。
3. 应用人工神经网络在各个领域都有着广泛的应用，可以解决许多复杂的问题。
3.1 图像识别卷积神经网络是图像识别领域最常用的神经网络模型之一。
它可以通过学习大量的图像数据，自动提取图像中的特征，实现图像分类、目标检测和人脸识别等任务。
3.2 自然语言处理循环神经网络在自然语言处理领域有着广泛的应用。
通过对大量的文本数据进行学习，循环神经网络可以实现语言模型的建立、机器翻译和情感分析等任务。
3.3 金融预测人工神经网络在金融领域的应用也很广泛。
人工神经网络在智能控制中的应用
人工神经网络在智能控制中的应用随着科学技术的飞速发展，人类对于机器人的使用和控制越来越依赖智能控制技术，以及人工神经网络技术的发展。
人工神经网络作为智能控制领域的研究热点之一，正在逐渐得到广泛的应用。
本文将从人工神经网络的原理和分类，以及其在智能控制中的应用和发展前景等方面进行探讨。
1. 人工神经网络的原理和分类人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种计算模型，其原理类似于生物神经网络。
其基本单元是神经元，神经元之间通过突触相互连接，形成复杂的神经网络。
ANN拥有自适应性、非线性和并行处理等特点，具有较强的学习和自适应能力。
根据神经元之间的连接结构和学习算法的不同，人工神经网络可以分为多种类型，如：前馈神经网络、反馈神经网络、自组织神经网络、深度神经网络等。
其中，前馈神经网络（Feedforward Neural Network）是最常用的一类神经网络，其信息从输入层到输出层单向传递。
反馈神经网络（Recurrent Neural Network）中神经元之间存在反馈连接，可对时间序列数据进行处理。
自组织神经网络（Self-Organizing Neural Network）能够通过学习自动形成特征空间，常用于聚类和分类等任务。
深度神经网络（Deep Neural Network）是一类具有多层结构的神经网络，适用于处理大量、高维的数据。
不同类型的神经网络可应用于不同的智能控制领域。
2. 智能控制技术是一种将人工智能技术应用于控制领域的技术，包括模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制等多种控制方法。
人工神经网络作为智能控制的一种重要技术手段，在工业、制造业、交通运输、农业等领域具有广泛的应用。
在工业制造领域中，人工神经网络可用于机器故障诊断、生产质量控制、智能优化调度等任务。
例如，将ANN应用于管道泄漏检测中，通过传感器获取管道过程的压力信号和流量信号，并基于神经网络算法，实现对管道泄漏检测的自动化诊断。
人工神经网络在医学图像处理中的应用
人工神经网络在医学图像处理中的应用一、背景介绍人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是模拟生物神经网络的信息处理能力而设计的一种算法模型。
在医学图像处理中，可应用于影像识别、图像重建、分割、密度分析等领域，对于疾病诊断、病因研究、药物研发等方面具有重要的作用。
本文将从图像识别、图像重建、分割和密度分析四个方面，探讨人工神经网络在医学图像处理中的应用。
二、人工神经网络在医学图像处理中的应用1. 图像识别在医学影像学中，图像识别是非常重要的一环。
人工神经网络能够自动识别患者的影像，对于患者的病情理解和诊断提供辅助。
例如，对于医生来说，诊断乳腺癌是非常重要的一项工作，而乳腺癌的诊断通常需要其病灶的定位和识别。
人工神经网络的应用，可以自动化地实现这个过程。
通过训练神经网络，可以将乳腺癌肿瘤与正常乳腺区、脂肪、血管实现区分。
此外，在诊断其他疾病时，也可以应用到这一方面。
2. 图像重建医学影像学中，照片和视频的重建是真实数据的重现。
这有助于医生更好地理解图像结果，以提高其診断水平。
神经网络重建技术，能够为医生提供更多的图像诊断信息，包括在原始图像之外的一些细节信息，从而改善影像结果。
例如，医生在收到某些患者的病历后，可以通过人工神经网络对其肋骨进行重建，从而在采取治疗之前更好地检查受影响的骨骼，并为其选择恰当的治疗方法。
3. 分割图像分割是将影像中感兴趣的目标与背景分离开来的一种技术。
在医学图像处理中，同样可以应用人工神经网络。
例如，医生在诊断肿瘤时，可以通过神经网络把想要检测的癌症区域从其他组织中分离出来，从而得到更准确的结果。
图像分割可以应用于诊断各种疾病，例如：肌肉、骨头、血管、心脏和肝脏等。
4. 密度分析人工神经网络也可以在医学图像处理中应用于密度分析。
例如，在诊断乳腺癌时，医生通常会对患者进行乳腺X线照片或乳腺CT 扫描。
以前，医生需要用肉眼检查影像，并根据其在乳腺里的密度将它们分为对患者有害的区域和无害的区域。
人工神经网络-近红外光谱法用于粉末药品美的康的非破坏定量分析
人工神经网络-近红外光谱法用于粉末药品美的康的非破坏定量分析郭晔;苟玉慧;汤真;刘福强;田丽蓉【期刊名称】《分析化学》【年(卷),期】2001(029)001【摘要】@@1 引言rn 近红外光谱分析技术在药品分析中得到重视，这是因为该方法的非破坏性，样品不需预处理，不需分离，即可直接测定。
但其各组分光谱重叠需采用一定的数据处理技术方能获得准确分析结果。
本文应用人工神经网络进行粉末药品美的康的非破坏性快速定量分析。
使用一组美的康粉末药品的近红外漫反射光谱数据建立人工神经网络模型，预测未知样品。
讨论了影响网络的各参数。
采用了新的网络评价标准——逼近度。
rn 2 实验部分rn 2.1 仪器和试剂日本岛津UV-3100型紫外可见近红外分光光度计，附件积分球。
测量条件，狭缝为12 nm，扫描范围1100～2500 nm。
所用试剂均符合药典标准。
【总页数】1页(P121)【作者】郭晔;苟玉慧;汤真;刘福强;田丽蓉【作者单位】吉林大学化学系,;吉林大学化学系,;解放军第208医院药剂科,;解放军第208医院药剂科,;解放军第208医院药剂科,【正文语种】中文【中图分类】O65【相关文献】1.人工神经网络-近红外光谱法用于甲氧苄胺嘧啶粉末药品的非破坏定量分析 [J], 刘培义;任玉林;苟玉慧;郭晔;王宗睦;汤真;田丽容;杜玉荣2.人工神经网络-近红外光谱法用于粉末药品扑热息痛的非破坏定量分析 [J], 任瑞雪;汤真;刘福强;苟玉彗;任玉林3.近红外光谱法对头孢氨苄粉末药品的非破坏定量分析 [J], 刘福强;任瑞雪;周慧琴;费强;任瑞冰;王彬;任玉林4.人工神经网络-近红外光谱法定量分析Cofrel粉末药品 [J], 刘名扬;赵景红;张晓明;任玉林5.近红外光谱-人工神经网络法用于粉末药品阿斯匹林的非破坏定量分析 [J], 田丽容;汤真;刘福强;苟玉彗;郭晔;任玉林因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第44卷 第1期吉林大学学报(理学版)V o.l 44 N o .12006年1月J OU RNAL OF JIL I N UN IVERS I TY (SCIENCE ED I T ION )Jan 2006近红外光谱分析中人工神经网络法的应用左 平1,2,马驷良1,马 捷3(1.吉林大学数学研究所,长春130012;2.空军航空大学数学系,长春130022;3.吉林大学软件学院,长春130012)摘要:设计了实用的人工神经网络模型进行定标并预测.用误差反向传播算法,构造了三层的神经网络结构,用于解决光谱分析中谱峰重叠严重、噪声较大等问题.在定标样本数量较大的情况下,应用人工神经网络方法对玉米的蛋白质含量和近红外吸收光谱进行了分析和讨论.实验结果表明,人工神经网络方法优于线形回归法和偏最小二乘方法.关键词:光谱分析;定标并预测;人工神经网络法中图分类号:TP183 文献标识码:A 文章编号:1671-5489(2006)01-0057-04Application of Neural Net work in t he Analysisof Near -i nfrared SpectraZUO Ping 1,2,MA S-i liang 1,MA Jie3(1.Instit u te of M athe matics,J ili n University,Changchun 130012,China;2.D epart m ent of M athe m atics ,PLA A ir F orce A erotechnical Universit y,Changchun 130022;3.C olle ge of Sof t w are ,J ilin Un i ver sit y,Changchun 130012,China)Abstrac:t A practicalm anua l neural net w ork m odelw as desi g ned to m ake the locati o n of target and predica -ti o n .W e used error backw ard d irecti o n propagation calcu lation m ethod and estab lished three -layer neura lnet w or k to so l v e the proble m s o f seri o us overlap o f spectral peaks and big no ise in t h e spectr um ana l y sis .W hen the quantity of sa m ples to be l o cated is sign ifican,t W e e m p l o yed m anual neural net w ork m ethod to analyze and d iscuss the cor n .s protein content and near -i n frared spectr um.By analyzi n g t h e experi m enta l resu lt it is concluded that m anual neural net w ork m et h od is superi o r to li n ear reg ression m et h od and parti a l leas-t squares m ethod .Key wor ds :spectr um analysis ;locati o n and pred icati o n ;m anua l neural net w or k m ethod收稿日期:2005-02-23.作者简介:左 平(1967~),女,汉族,博士研究生,讲师,从事图形和图像识别的研究,E-m ai:l ros e6701@sohu .co m.联系人:马驷良(1944~),男,汉族,教授,博士生导师,从事图形和图像识别的研究,E-m ai:l m ash ili ang2004@163.co m.基金项目:国家科技攻关项目基金(批准号:2001BA 512B04(01)).在农业、粮食、食品加工等行业中产品的分析大多采用化学方法,例如,测量蛋白质含量常用的方法是凯氏定氮法[1,2].用化学方法分析准确度较高,但在实验中要配备一定的化学分析试剂,分析周期较长、过程复杂,很难适合大量样品的同时分析.而近红外方法免去了样品的预处理过程,因而是一种无损、无污染的方法;近红外分析可进行现场分析,防止了在样品传递过程中变质的可能,且分析速度快.由于近红外技术有上述优点,使其在农业、石油化工、医药等领域中得到了广泛关注.近红外分析技术[3,4]一般通过测量材料对光的吸收度来预测其成分及含量.光谱分析技术定标困难是影响预测和分析的主要问题,数学模型的选择在光谱分析中至关重要.针对上述问题,本文设计58吉林大学学报(理学版)第44卷了实用的人工神经网络模型对玉米待测样品的光谱数据进行分析和讨论,并预测其蛋白质含量,取得了较理想的结果.1近红外分析技术的理论1.1吸光度与组分浓度的关系近红外分析技术一般通过测量材料的吸收来预测其成分及含量[3],而吸收无法直接测量,一般由透射率和反射率表征.介质中吸收物的浓度c与透射率T的关系为c=(1/E t)#l g T-1,(1.1)其中E为摩尔吸收率,t是光在介质中传播的距离.当反射率和透射率对吸收系数所起的作用一样时,式(1.1)可改写为c W-lg R.(1.2)在计算中常用吸光度A代替反射:A=-l g R,式(1.2)可写为c W A,即浓度与吸光度成正比.材料对光的选择性吸收由其分子结构决定.近红外分析技术不仅能用来测量某成分的含量并能鉴别样品的成分,关键在于样品每一成分的分子都有其特征吸收谱,因而可由吸收谱判断待测材料[4].1.2光谱数据的提取及预处理用I A450型近红外分析仪测定50份玉米的吸光度,用K氏定氮法测出其蛋白质含量.在近红外分析中,由于样品不同组分之间的相互干扰导致吸收光谱谱线重叠,或低含量组分谱峰被高含量组分谱峰掩盖等问题,在定标前,往往需先对光谱数据进行预处理,其常用的方法有导数、滤波和傅立叶变换等[1].已知待测样品的光谱数据和化学值,如由其获得该样品的光谱分析值,就应该建立光谱数据与化学值的对应关系,这个过程称为定标.利用定标过程中建立的对应关系对另外一种同类样品进行分析,获得其化学值的过程称为预测.1.3波长及数学模型的选择影响近红外分析的因素很多,在分析中可综合考虑各种因素,使分析更准确.当测量样品中的成分含量时,为降低其他成分带来的干扰,应选择适当的范围,使该成分的吸收在此波段占优,其他成分处于劣势[1].例如,要想测量样品中蛋白质的含量,应选择2180nm附近的光谱区域.数学模型的选择也是影响近红外分析技术的一个重要因素.近红外技术常用的数学模型有多元线性回归和偏最小二乘法[1],多元线性回归法适合于线性好的定标.但是,光谱矩阵出现共线现象或者数据之间有较强的非线性时,此种模型的预测能力较差.偏最小二乘法把数据分解和回归融合在一起,得到的特征值向量直接与被测组分或性质相关,对于非线性效应的抵抗能力较强.但模型建立过程较复杂.当光谱谱峰重叠严重、组分含量微量、有用信号较弱、噪声较大时,可选择人工神经网络法进行定标并预测.2基于神经网络模型的定标与预测2.1神经网络基本结构及工作方式神经网络的结构由基本处理单元及其互连方法决定[5].它有3个基本要素:(1)一组连接,连接强度由各连接上的权值表示,权值为正表示激活,为负表示抑制;(2)一个求和单元,用于求取各输入信号加权和(线性组合);(3)一个非线性激活函数,起非线性映射作用,并将神经元(见图1)输出幅度限制在(0,1)之间,中间状态由输入信号的权和表示.而输出:X ji-H j,(2.1)y j(t)=f E ni=1其中,H j为神经元单元的偏置(阈值),X ji为连接权系数(对于激发状态,X ji取正值;对于抑制状态X ji 取负值),n为输入信号数目,y j为神经元输出,t为时间,f(x)为输出变换函数,也称为激发函数,本文采用S ig m o i d函数(见图2):f (x )=1/(1+e-A x), 0<f (x )<1.(2.2)F i g .1 Neuron mod el F i g .2 Sig m oi d func ti on of A =12.2 构建BP 神经网络及其定标结果评价预测F ig .3 A lgorithm of reversed iffusion本文建立的神经网络为误差反向传播算法,也称为BP 算法[5~7].我们设计的BP 神经网络分3层,即输入层、隐含层和输出层,各层的神经元数分别记为I L C ,H LC 和OLC .各层的拓扑结构为全互联模式.例如要分析n 个样品中的某种成分,利用m 个光谱信息,BP 网络的输入层神经元数I LC 等于测试样本的光谱数量,输出层神经元数OLC 为1(对应测试样本的浓度度量),网络的隐含层可认为是通过输入层与隐含层之间连接权值的/自组织化0对输入模式进行特征抽取,并将抽取出的特征传递给输出层.关于隐含层神经元数H LC 的选取尚无理论上的指导.隐含层的神经元数H LC 太大,网络的冗余性大,增加了网络一次训练的时间,网络收敛的训练次数减少,但会降低分类器的推广力.隐含层的神经元数HLC 太小,虽然减少了网络训练的时间,但很可能导致网络不收敛,也会降低分类器的推广能力.为了保证分类器的稳定性和网络有良好的推广能力,同时避免神经网络中的过训练等问题,初始时先将隐含层的神经元数设置为一个较小的值,学习一定次数后,不收敛再增加隐含层的神经元数,一直达到比较合理的隐单元数为止.反向传播算法流程图如图3所示.已知30份样品的光谱数据,想由此获得该样品的化学值,就要进行定标.利用定标过程中建立的对应关系对另外20份同类样品进行分析、预测.定标和预测的流程图如图4所示.F ig .4 Ca li b ration and p red iction3 实验结果分析评价模型的定标和预测需要一些参数,如预测标准差(SEP)和预测相关系数r p (0<r p <1),SEP 是衡量近红外分析值和化学值吻合程度的参数,是代表近红外分析与化学分析线性关系密切程度的参数,好的定标结果要求SEP 值低和r p 值高.SEP =En pi=1SEC 2i (n p -1),r p =1-SEP 2/s 2p ,其中残差SEC i =Y ^i -Y i ,Y ^i 和Y i 分别是第i 个样品的近红外分析值和化学值,s 2p=Eni=1(Y i -½Y i )2为预测样本59第1期 左 平,等:近红外光谱分析中人工神经网络法的应用集该成分化学值的分布方差,n p为预测样品数量.我们建立了一个输入为光谱数据组成的向量、输出为化学值的神经网络,取30个样品的光谱数据训练BP神经网完成定标,剩下20个样品作预测分析.BP神经网预测的结果与使用线性回归[2]及偏最小二乘法预测的结果分别列于表1和表2中.Tab l e1Predic ti ng sec of20s p eci m ensSpec i m en nu mberL i nearregressionPartiall east-squa resN eura lnet wo rkSpeci m ennumberL i nearreg ressi onP arti a lleast-squaresN eura lne t w ork10.140.360.09110.370.210.11 20.330.120.31120.230.320.08 30.490.170.12130.590.160.15 40.380.290.17140.030.620.02 50.430.650.07150.390.240.16 60.180.430.21160.810.190.21 70.470.150.11170.530.210.06 80.710.080.09180.360.280.18 90.510.210.13190.290.320.02 100.010.570.05200.310.220.33T ab le2E valuati ng coe ff icien tEvaluti ng coeffic i entL i nearregressionPartia lleast-squa resN eura lnet wo rkSEP0.320.250.12r p 0.9030.9230.985通过对数据的分析可见,线性回归的特点是适用于线性较好的数据,不考虑质量参数之间相互干扰的影响,计算简单,对于数据向量较少的体系回归效果较好.它的局限性是无法解决光谱矩阵的共线问题,而偏最小二乘法把数据分解和回归融合在一起,得到的特征值向量直接与被测组分或性质相关,对于非线性效应的抵抗能力较强[8].但模型建立过程极其复杂.可以看出,神经网络方法在光谱谱峰重叠严重、噪声较大的情况下仍有良好的预测效果.如果训练样本集较大时,预测残差会更小,相关系数更大,预测的结果更好.因此,用这种方法对近红外分析仪器定标,可解决非线性问题,且抗噪能力强,因而具有实际应用价值.参考文献[1]M A Q i ang,L I U J un,SU X i ng-guang.D e ter m i na ti on o f T race E le m ents i n T raditi ona l Ch i nese M ed i c i nes by G raph iteF urnace A to m i c A bsorption Spectrom etry[J].Journa l of Jili n U nivers it y(Sc i ence Edition),2004,42(4):606-611.(马强,刘军,苏星光.石墨炉原子吸收光谱法测定中药中微量金属元素[J].吉林大学学报(理学版), 2004,42(4):606-611.)[2]G e l adi P,K ow alsk i B R.A n Exa m ple of2-B lock P red icti ve Partial L east-squares R egression w i th S i m u l ated D ata[J].A na l y ti ca Ch i m i ca A cta,1986,185:19-32.[3]G e l adi P,K ow alsk i B R.Partial L east-squares R eg ressi on:a T utoria l[J].A na l y ti ca Chi m ica A c ta,1986,185:1-17.[4]M cshane M J,Co te G L,Spiegel man C H.A ssess m ent o f P arti a l Least-squa res C ali brati on andW avelength Se l ec ti on f o rComp l ex N ear-i nfrared Spectra[J].A pplied Spectroscopy,1998,52(6):878-884.[5]Inan Gu ler,E lif D erya.ECG Beat C l assifi er Des i gned by Comb i ned N eural N e t w ork M odel[J].R a ttern R ecognition,2005,38:199-298.[6]Chr i sW Bro w n.Chem i ca l Infor m ation Based on N eura lN e t w ork P rocessi ng of N ear IR Spectra[J].A na lChe m,1998,70:2983-2990.[7]L I U M i ng-yang,W ANG H ong-x ia,ZOU X i u-ji ng,et a.l S i m ultaneous D e ter m i na ti on of A u and P t by A rtific i a l N eu ra lN et wo rk Comb i ned w ith F l ow In j ec ti on-che m il um inescence[J].Journa l o f Jili n U n i versity(Sc i ence Ed iti on),2005, 43(2):204-208.(刘名扬,王红霞,邹秀晶,等.人工神经网络-流动注射化学发光法同时测定金和铂[J].吉林大学学报(理学版),2005,43(2):204-208.)[8]H aa land D M,T homas E V.P arti a l Least-squa resM e t hods for Spectra lA nalyses R e lati on to O ther Q uan tita ti ve Ca li bra-tion M e t hods and the Ex tracti on of Q ualitati v e Info r ma ti on[J].A nal Che m,1988,60:1193-1202.(责任编辑:赵立芹) 60吉林大学学报(理学版)第44卷。