辽宁省自然科学基金(972147)
- 作品数：17 被引量：74H指数：7
- 相关作者：李一波黄小原吴志红孙卫国孟宪生更多>>
- 相关机构：东北大学沈阳航空工业学院辽宁中医药大学更多>>
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- 子波变换用于高效液相色谱滤波和压缩
- 2001年
- 目的 :在不影响色谱分析精度的前提下 ,研究高效液相色谱 (HPLC)的高效压缩和滤波算法。方法 :利用二进制多分辩率子波变换高频分量基线为 0和色谱分析的特点 ,并通过采用合适的数据存贮结构 ,提出了一种基于 9层二进制多分辨子波变换的HPLC数据的滤波和高效压缩算法。结果 :该算法对HPLC数据具有平均高达 112倍的大压缩比 ,并且具有良好的滤波效果 ,还可实时快速实现。结论
- 李一波黄小原沙明
- 关键词：子波变换高效液相色谱滤波HPLC数据处理
- 基于小波变换的色谱数据平滑滤噪和高效压缩被引量：7
- 2000年
- 根据色谱信号及色谱分析的特征和小波变换能精细刻划信号奇异性的特点 ,本文提出了一种基于多分辨小波分析的色谱伏安信号的平滑滤噪和高效压缩算法。该算法压缩比高 (平均大于 10 0倍 ) ,滤波效果好 ,广泛适用于高效液相色谱、气相色谱和红外光谱的滤波和压缩。该算法尤其适用于被强噪声污染的信号处理。
- 李一波黄小原沙明
- 关键词：小波变换色谱滤波
- 基于遗传算法和神经网络的色谱重叠峰解析被引量：1
- 2001年
- 提出了一个新的色谱重叠峰解析方法———基于遗传算法 (GA)和EMG模型的径向基函数神经网络(EMG RBFNN)的色谱重叠峰解析。为了使EMG RBFNN具有结构重组能力 ,用于色谱重叠峰解析的EMG RBFNN采用了遗传算法。遗传算法具有鲁棒性和全局优化能力 ,若种群过小 ,则陷于局部极值点的概率将增高 ,而EMG模型是一个低效模型 ,选用过大的种群 ,必然使解析过程加长。为了提高算法效率 ,文中提出先用高效色谱峰近似模型———标准高斯模型进行繁衍 ,而后再用EMG模型的快速算法。
- 李一波黄小原
- 关键词：径向基函数神经网络重叠色谱峰遗传算法色谱分析
- 径向基函数神经网络用于重叠色谱峰解析被引量：9
- 2001年
- 在高斯基径向基函数神经网络 (RBFNN)学习算法中引入了鲁棒性和随机全局寻优的两阶段遗传算法 :结构学习和参数优化。通过两阶段学习算法的交替使用 ,使网络具有结构自学习和参数优化的能力 ,而后将网络应用于组分数未知的重叠色谱峰解析。该方法具有不需人为干预 ,可自动确定网络结构即组分数的优点 ;并且解析精度较高 ,适用于多组分重叠色谱峰的解析 ;
- 李一波黄小原沙明孟宪生
- 关键词：径向基函数神经网络色谱重叠色谱峰遗传算法
- 基于高效液相色谱的中药材模式识别新方法被引量：6
- 2004年
- 该文提出了一种基于高效液相色谱的中药材模式识别新方法.此方法采用一种新的自组织模糊神经网络识别中药材。网络由2级神经网络构成:第1级为子类自动聚类结构自组织模糊神经网络;第2级为有监督子类分类神经网络。整个网络既有神经网络的学习能力,又有模糊系统的基于规则的推理能力,特别是对子类的自动聚类能力.因为中药材会由于产地、采摘时间和处理方法的不同而有较大的区别,所以子类的自动聚类能力对中药材模式识别尤其有意义。另外整个网络还能适应特征维数不等的模糊模式识别问题。经大量中药材样本和实际测试表明,网络抗平移、形变和适应新产地药材的能力都很强,达到了预期效果。
- 李一波黄小原
- 关键词：高效液相色谱中药材模式识别自组织模糊神经网络
- 修正高斯模型神经网络的色谱重叠峰解析被引量：11
- 2001年
- 目的 :研究色谱重叠峰解析新方法。 方法 :构造了以修正高斯模型 (EMG)为基函数的径向基函数神经网络 (EMG-RBFNN) ,在网络学习算法中提出采用基于共享小生境技术的约束最优保留两阶段遗传算法 :结构学习和参数最速梯度下降进化 ,从而使EMG-RBFNN具有结构学习能力 ,使该神经网络能够适应组分数未知的色谱重叠峰解析。尤其是在将气相和高效液相色谱EMG模型参数τ、σ和tR 之间的近似线性关系作为可行域约束条件引入算法后 ,极大地限制了算法可行的解空间 ,减少了局部最优解出现的概率 ,提高了算法运行效率。 结果 :将此新方法分别应用于计算机仿真色谱和 45例中药材HPLC ,算法可以以较高的精度解析出仿真色谱 ,实际色谱峰解析也有很高的解析精度。 结论 :该方法非常适用于组分数未知的各种色谱 (重叠 )
- 李一波黄小原吴志红
- 关键词：径向基函数神经网络色谱重叠峰遗传算法色谱分析
- 基于模糊神经网络的中成药组成药材识别
- 2003年
- 提出一种用于中成药组成药材识别的模糊推理神经网络。该网络借鉴自适应共振（ART）的思想，参考正规化模糊神经网络而构造。网络采用两阶段工作模式，首先根据中药材样本特征学习网络结构，而后再进行集中批学习网络参数。网络为中成药组成药材识别定制，也可用于中药材识别。经实际测试，达到了预期效果，为中成药药方解析、中成药质量控制和鉴定提供了一个新方法。
- 李一波黄小原
- 关键词：中成药模式识别模糊神经网络色谱
- 基于纹理的中药材贝母显微图像的识别被引量：8
- 2004年
- 提出了一种适合于中药材贝母粉末显微图像的纹理分析方法,即综合运用分形维数、二级小波变换和灰度—梯度共生矩阵3种方法分析纹理图像,共提取了8个特征量用于模式识别实验,得到了较好的识别效果,表明模式识别技术是可行的。
- 王亚杰李一波李殿起
- 关键词：纹理图像纹理分析灰度-梯度共生矩阵贝母中药材
- 用于特征维数不等识别问题的自组织模糊神经网络被引量：3
- 2003年
- 一种用于特征维数不等识别问题的自组织模糊神经网络被提出。网络专为特征维数不相等一类模式识别问题而构造,具有结构自组织,基于知识和学习能力等基本特征,采用两阶段工作模式——结构学习和参数学习。网络首先根据样本自组织学习网络结构,而后再进行集中批学习网络参数。作者用基于中药材色谱保留时间和保留峰面积的特征样本进行构造、训练学习后得到了一个中药材、中成药组成药材模糊识别网络。该网络既可用于中药材的识别,也可用于识别组成中成药各味中药材的复杂模式识别问题。经实验测试,达到了预期效果,为中成药药方解析和质量控制探索出一条新路。
- 李一波黄小原
- 关键词：神经网络模糊神经网络模式识别中药
- 基于RBFNN和GA的重叠峰分辨新技术被引量：11
- 2002年
- 根据光谱线型函数和色谱峰型函数的 (近似 )径向对称性和紧支性 ,首先构造了以线型或峰型函数为基函数的径向基函数神经网络 ( RBFNN) ,在 RBFNN学习算法中引入了基于可行域约束和共享小生境技术的遗传算法( GA) ,从而使 RBFNN具有了结构自学习和参数优化的能力 .最后将具有结构自学习能力的 RBFNN成功地引入至谱图的重叠峰解析辨识研究中 ,试图建立一种适应光谱和色谱谱图重叠峰解析辨识的统一架构 ,并达到了预期的目的 .为了提高解析辨识的成功率 ,避免遗传算法的盲目搜索 ,文章还将参数的约束关系作为罚函数引入至遗传算法的适应值函数中 ,极大地限制了解的空间 ,减少了病态解发生的概率 .
- 李一波黄小原
- 关键词：RBFNNGA径向基函数神经网络遗传算法光谱色谱
