[发明专利]基于主成分分析‑BP神经网络的包虫病患者血清的光谱识别方法在审
申请号: | 201611178745.2 | 申请日: | 2016-12-19 |
公开(公告)号: | CN106596507A | 公开(公告)日: | 2017-04-26 |
发明(设计)人: | 温浩;吕国栋;程金盈;吕小毅;莫家庆;刘辉;林仁勇;卢晓梅;李亮;毕晓娟;张传山;杨宁 | 申请(专利权)人: | 新疆医科大学第一附属医院 |
主分类号: | G01N21/65 | 分类号: | G01N21/65 |
代理公司: | 乌鲁木齐合纵专利商标事务所65105 | 代理人: | 汤建武,杨涵 |
地址: | 830011 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市*** | 国省代码: | 新疆;65 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 成分 分析 bp 神经网络 包虫病 患者 血清 光谱 识别 方法 | ||
1.一种基于主成分分析-BP神经网络的包虫病患者血清的光谱识别方法,其特征在于按下述步骤进行:第一步,分别吸取至少20名健康人和至少20名包虫病患者的血清,并将吸取的血清置于拉曼光谱仪中进行全波长扫描并进行采集数据;
第二步,将采集的数据进行归一化处理;
第三步,将进行归一化后的数据进行主成分分析,将主成分累计贡献率达到80%的所有主成分的得分作为BP神经网络的输入层节点;
第四步,输出节点数为1,经过实验分析对比,确定隐含层节点数,使用newff函数创建前馈神经网络,隐含层采用s型激活函数logsig,输出层采用线性激活函数purelin,训练函数采用trainlm,模型随机初始化后,输出神经元对健康人的输出值分别设定为1、输出神经元对包虫患者的输出值设定为2。
2.根据权利要求1所述的基于主成分分析-BP神经网络的包虫病患者血清的光谱识别方法,其特征在于根据BP神经网络隐含层采用s型激活函数logsig的要求输入参数分布在[0,1]之间,界定输入和输出值均在[0,1]的范围内,归一化算法采用公式:χi’=(χi-χmin)/(χmax-χmin),其中,χi为需要进行归一化处理的数据,χi’为归一化后的样本数据,χmin为χi中的最小值,χmax为χi中的最大值。
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