基于太赫兹光谱及1DCNN-BiLSTM的黄蜀葵花金丝桃苷含量预测

作     者：叶华清 郑成勇 YE Hua-qing;ZHENG Cheng-yong

作者机构：五邑大学数学与计算科学学院广东江门529020 

出 版 物：《五邑大学学报（自然科学版）》 (Journal of Wuyi University(Natural Science Edition))

年 卷 期：2024年第38卷第2期

页      码：48-54页

摘      要：太赫兹(THz)光谱具有信噪比高、光子能量低、穿透性强、安全和快速等优点,已广泛应用于食药检测.现有基于HPLC等方法的黄蜀葵花金丝桃苷含量检测耗时长、操作复杂.提出一种基于太赫兹光谱及1DCNN-BiLSTM的黄蜀葵花金丝桃苷含量预测方法:首先采集黄蜀葵花的太赫兹时域谱,并通过傅里叶等变换获取其7种光谱数据;然后利用主成分分析(PCA)对7种光谱数据降维,以获得维数一致的7元样本数据;接着将降维对齐后的7元样本数据输入设计好的1DCNN-BiLSTM网络,以获得金丝桃苷含量预测.与1DCNN、BiLSTM的对比实验结果表明,1DCNN-BiLSTM网络具有较高的预测精度,10次随机实验的平均决定系数达0.970 5.

主 题 词：太赫兹光谱 一维卷积神经网络 双向长短时记忆网络 黄蜀葵花 金丝桃苷 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1006-7302.2024.02.008

馆 藏 号：203127865...