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        基于高光譜技術(shù)的培養(yǎng)基上細(xì)菌菌落分類方法研究

        2016-05-14 10:32:59余偉彭寬寬陳偉穆渴心譚臣王湘如馮耀澤
        分析化學(xué) 2016年8期
        關(guān)鍵詞:遺傳算法

        余偉 彭寬寬 陳偉 穆渴心 譚臣 王湘如 馮耀澤

        摘 要 利用高光譜技術(shù)對培養(yǎng)基上細(xì)菌(大腸桿菌、李斯特菌和金黃色葡萄球菌)菌落進行快速識別和分類。采集瓊脂培養(yǎng)基上細(xì)菌菌落的高光譜反射圖像(390~1040 nm),在對波段差圖像進行大津閾值分割的基礎(chǔ)上自動提取細(xì)菌菌落光譜,并建立細(xì)菌分類檢測的全波長和簡化偏最小二乘判別(PLS-DA)模型。全波長模型對預(yù)測集樣本的分類準(zhǔn)確率和置信預(yù)測分類準(zhǔn)確率分別為100%和95.9%。此外,利用競爭性自適應(yīng)重加權(quán)算法(CARS)、遺傳算法(GA)和最小角回歸算法(LARS-Lasso)進行波長優(yōu)選并建立對應(yīng)簡化模型。其中,CARS簡化模型在精度、穩(wěn)定性及分類準(zhǔn)確率方面均優(yōu)于GA和LARS-Lasso簡化模型,其對預(yù)測集樣本的分類準(zhǔn)確率和置信預(yù)測分類準(zhǔn)確率分別達到了100%和98.0%。研究表明,高光譜是一種細(xì)菌菌落高精度、快速、無損識別檢測的有效方法。簡化模型中優(yōu)選的波長可以為開發(fā)低成本檢測儀器提供理論依據(jù)。

        關(guān)鍵詞 高光譜圖像; 偏最小二乘判別分析; 競爭性自適應(yīng)重加權(quán)算法; 遺傳算法; 最小角回歸算法

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