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基于代表率与投票机制的分类方法监测片剂包衣终点的研究
文献摘要：
利用近红外技术,建立了一种基于代表率和投票机制的分类方法监测片剂包衣终点.首先,采用系统聚类对各包衣时间点样本均值进行聚类,建立分类模型;然后,用本文提出的代表率对各时间点样本进行模型验证,通过代表率验证均值聚类模型,明确模型的有效性和可行性;最后,用训练模型预测各时间点样本类别,通过投票机制获得各时间点最终投票结果,弥补了系统聚类无模型预测的不足,也可避免个别样本导致的错误判断.经实验数据验证:代表率最低的是T100M,为73.33％;最高的是T130M,为100.00％;平均代表率为86.77％.投票结果得出第一批测试数据和第二批测试数据的包衣终点分别为1T130M、2T132M,另外投票机制还能监测其他时间点的包衣过程.
文献关键词：
近红外技术;包衣;代表率;投票机制
中图分类号：
作者姓名：
聂斌;陈裕凤;何雁;罗晓健;饶小勇;李欢;金正吉
作者机构：
江西中医药大学计算机学院,江西南昌330004;江西中医药大学中药固体制剂制造技术国家工程研究中心,江西南昌330006
文献出处：
引用格式：
[1]聂斌;陈裕凤;何雁;罗晓健;饶小勇;李欢;金正吉-.基于代表率与投票机制的分类方法监测片剂包衣终点的研究)[J].山东大学学报（理学版）,2022(11):78-88
A类：
代表率,T100M,T130M,1T130M,2T132M
B类：
投票机制,分类方法,片剂,包衣,近红外技术,系统聚类,点样,样本均值,分类模型,模型验证,均值聚类,聚类模型,训练模型,本类,无模型,别样,错误判断,数据验证,第一批,测试数据,第二批
AB值：
0.215548
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