[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： | 本发明涉及光谱识别技术领域，是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。本发明采用基于主成分分析(PCA)和BP神经网络相结合的方法,建立了准确度较高的包虫病光谱诊断技术方案，诊断正确率高，操作方便，便于实施。 | ||
| 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 | ||
【主权项】：
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。
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