| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 第一章 前言 | 第8-37页 |
| ·人工神经网络研究历史 | 第8-9页 |
| ·人工神经网络基础 | 第9-17页 |
| ·人工神经元模型 | 第9-10页 |
| ·人工神经网络模型 | 第10-13页 |
| ·人工神经网络基本特征 | 第13-14页 |
| ·人工神经网络的两大类学习方法 | 第14页 |
| ·人工神经网络的应用 | 第14-17页 |
| ·人工神经网络应用展望 | 第17页 |
| ·模糊逻辑与模糊逻辑系统 | 第17-23页 |
| ·基础 | 第17-20页 |
| ·系统结构 | 第20页 |
| ·应用 | 第20-23页 |
| ·前景展望 | 第23页 |
| ·近红外光谱技术的进展 | 第23-29页 |
| ·特点 | 第24-25页 |
| ·定量分析技术 | 第25页 |
| ·定性分析技术 | 第25-27页 |
| ·在定量分析中的应用 | 第27页 |
| ·在定性分析中的应用 | 第27-29页 |
| ·发展前景 | 第29页 |
| ·大黄简介 | 第29-30页 |
| 参考文献 | 第30-37页 |
| 第二章 中草药大黄的近红外光谱和人工神经网络鉴别研究 | 第37-47页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·实验部分 | 第38-41页 |
| ·仪器与样品 | 第38-40页 |
| ·数据采集和处理 | 第40-41页 |
| ·结果与讨论 | 第41-45页 |
| ·大黄的NIR光谱和相似性判别 | 第41-42页 |
| ·隐含层节点的影响 | 第42-43页 |
| ·动量因子的影响 | 第43-45页 |
| ·结论 | 第45页 |
| 参考文献 | 第45-47页 |
| 第三章 近红外光谱与高木-关野模糊系统鉴定大黄样本 | 第47-57页 |
| ·引言 | 第47-49页 |
| ·实验部分 | 第49-50页 |
| ·仪器与样品 | 第49-50页 |
| ·数据采集与处理 | 第50页 |
| ·结果与讨论 | 第50-55页 |
| ·隐含层神经元的影响 | 第50-52页 |
| ·动量因子的影响 | 第52-53页 |
| ·鉴别正品大黄和非正品大黄样品 | 第53-55页 |
| ·结论 | 第55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 第四章 基于大黄的红外光谱的人工神经网络鉴别研究 | 第57-66页 |
| ·引言 | 第57-58页 |
| ·实验部分 | 第58-59页 |
| ·仪器与测试条件 | 第58页 |
| ·样品来源及简单制备 | 第58-59页 |
| ·数据的采集和处理 | 第59页 |
| ·结果与讨论 | 第59-64页 |
| ·大黄的红外光谱分析 | 第60-61页 |
| ·隐含层节点的影响 | 第61-62页 |
| ·动量因子的影响 | 第62-64页 |
| ·结论 | 第64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 第五章 红外光谱与高木-关野系统结合鉴别大黄的研究 | 第66-76页 |
| ·引言 | 第66-68页 |
| ·实验部分 | 第68-69页 |
| ·仪器与测试条件 | 第68页 |
| ·样品来源及简单制备 | 第68页 |
| ·数据的采集和处理 | 第68-69页 |
| ·结果与讨论 | 第69-74页 |
| ·隐含层神经元的影响 | 第69-71页 |
| ·动量因子的影响 | 第71-72页 |
| ·鉴别正品大黄和非正品大黄 | 第72-74页 |
| ·结论 | 第74页 |
| 参考文献 | 第74-76页 |
