穗序組[唇形科山香屬]

輪傘花序多花，排列成密集或基部多少間斷的穗狀花序；苞片多數，貼向，線狀鑽形；花無柄。果萼直立，齒鑽形。花柱先端2淺裂。草本。本工作使用誤差反向傳播算法的神經網路建立大黃樣品的分類模型。測量結果的判定闕值為0.5，即當輸出值大於0.5判定為正品，小於0.5判定為非正品大黃。

基本信息

• 中文學名：穗序組
• 界：植物界
• 門：被子植物門(Angiospermae)
• 綱：雙子葉植物綱(Magnoliopsida)，又稱木蘭綱。
• 亞綱：菊亞綱(Asteridae)
• 目：唇形目(Lamiales)
• 科：唇形科 LABIATAE
• 屬：山香屬 Hyptis Jacq.

信息

中國植物志第66卷
唇形科LABIATAE
山香屬HyptisJacq.
穗序組Sect.SpicariaBenth.

描述

組3穗序組——Sect.SpicariaBenth.Labiat.Gen.etSp.78.1833;etinDCProdr.12:347.1848;Briq.inEngl.u.Prantl,Nat.Pflanzenfam.4,3a:347.1897.
輪傘花序多花，排列成密集或基部多少間斷的穗狀花序；苞片多數，貼向，線狀鑽形；花無柄。果萼直立，齒鑽形。花柱先端2淺裂。草本。 大黃樣品的測量波長範圍為：1100—2500nm，每隔2nm採集一個數據點。為保證樣品數據的代表性，每個樣品掃描測量5次，然後取平均值作為該樣品的光譜。將測量得到的大黃樣品NIR光譜處理後作為神經網路的輸入。本工作使用誤差反向傳播算法的神經網路建立大黃樣品的分類模型。測量結果的判定闕值為0.5，即當輸出值大於0.5判定為正品，小於0.5判定為非正品大黃。 在這項試驗中，使用了人工網路神經系統來鑑別正品大黃和非正品大黃。實際上，隱含層的結點數決定著人工神經網路的複雜性，因此必須選擇一個最佳的隱含層結點數來測試。將隱含層個數從1到8逐個進行比較，發現當隱含層神經元為1時，人工神經網路對大黃的識別正確率僅為56%；當隱含神經元提高到2時，人工神經網路對大黃的識別正確率立即提高到91%。調節隱含層神經元為2-8時，人工神經網路對大黃的識別正確率基本趨於平緩，當隱含層神經元為5時，人工神經網路對大黃的識別正確率達到最高，為96%。經過上述最佳化，本次試驗選定的隱含層個數為5。

大黃樣品的測量波長範圍

1100—2500nm，每隔2nm採集一個數據點。為保證樣品數據的代表性，每個樣品掃描測量5次，然後取平均值作為該樣品的光譜。將測量得到的大黃樣品NIR光譜處理後作為神經網路的輸入。本工作使用誤差反向傳播算法的神經網路建立大黃樣品的分類模型。測量結果的判定闕值為0.5，即當輸出值大於0.5判定為正品，小於0.5判定為非正品大黃。

相關的組有：

球序組Sect.CephalohyptisBriq.
山香組Sect.MesosphaeriaBenth.