导读：基于LM-BP神经网络的穿心莲药材分类识别 ,大家论坛...
作者：周舒冬 李倚岳 李丽霞 张敏
【摘要】 目的建立高效准确的穿心莲样品识别模型，为进行质量控制提供 参考 。方法收集不同产地的12个穿心莲药材样品的指纹图谱，提取4个主成分利用LM-BP神经 网络 进行模式识别。结果建立了穿心莲药材指纹图谱的LM-BP神经网络模型，经过对不同产地穿心莲的识别，证明其有较好的识别功能。结论LM-BP算法在识别速度和精度上都比传统BP算法有了较大提高。
【关键词】 LM-BP神经网络 穿心莲 指纹图谱
为了更全面地检测各种成分在药材中分布的全貌，评价药材质量，促进优质中成药的生产，对中药品种的分类识别是一个首要环节［1］。我国中药材产地多，资源丰富、品种繁多、来源复杂，单凭传统的经验鉴别容易造成失误，而随着 计算 机技术 发展 和模式识别算法的提出和改进，利用中药指纹图谱进行中药材鉴定已经取得了长足发展。由于中药指纹图谱含有大量信息，形成一个巨大的多维信息库，且同时存在一些噪声干扰而真伪难辨等，因此如何提高中药指纹图谱的识别效率，获取更多有用的数据信息成为亟待解决的问题。本研究结合Levenberg-Marquardt算法与BP神经网络技术，提取不同产地批次的穿心莲中药指纹图谱的特征空间信息，利用Matlab7.0软件编程建立高效准确的穿心莲样品识别系统。
1 材料与仪器
1.1
