基于监督模糊art的中药材模式识别和质量评价

？为实现基于高效液相色谱的中药材识别和质量评价，提出一种有监督art神经网络。有监督模糊art神经网络与模糊art相比主要有两处改进，一是改为有监督，二是为每个聚类（子类）中心单独设置了警戒门限，从而使网络成为具有子类自动聚类能力的有监督模糊art神经网络。该网络与模糊art具有一样的性能和优点，比如添加新类不须重新学习等。因为中药材会由于产地、采摘时间和处理方法的不同会有较大的区别，所以子类的自动聚类能力对中药材模式识别尤其有意义。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。