紫花地丁红外光谱的人工神经网络鉴别研究

采用傅里叶红外光谱法(FTIR)扫描42份紫花地丁(Viola philippica Car.)样品红外图谱,利用人工神经网络误差反向传播算法(BP-ANN)对红外数据进行处理,建立了中药紫花地丁的红外指纹图谱,为中药紫花地丁的鉴定提供了理论依据和实用方法。结果可以有效地鉴别野生紫花地丁和栽培紫花地丁,准确率达到92.86%。所建的模型合理、实用。

紫花地丁的红外光谱和径向基神经网络鉴别

采用傅里叶红外光谱法(FTIR)扫描42种紫花地丁(Viola philippica Car.)样品,利用径向基神经网络(RBFNN)对红外数据进行处理。结果表明,该方法可以有效鉴别野生紫花地丁和栽培紫花地丁,正确率达到95.24%,可以用来进行紫花地丁的质量控制。

地被植物紫花地丁的应用研究

对野生地被植物紫花地丁分别以播种、分株2种繁殖方式进行试验,观察其发芽、生长及习性。结果表明紫花地丁地面覆盖效果好、耐荫,适合本地区生长;叶形、花色美观,各方面抗性较强,可粗放管理,是难得的优良地被品种,值得大力推广。