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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(duì)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(jìn)行快速識(shí)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(duì)波段差圖像進(jìn)行大津閾值分割的基礎(chǔ)上自動(dòng)提取細(xì)菌菌落光譜,并建立細(xì)菌分類檢測(cè)的全波長(zhǎng)和簡(jiǎn)化偏最小二乘判別(PLS-DA)模型。全波長(zhǎng)模型對(duì)預(yù)測(cè)集樣本的分類準(zhǔn)確率和置信預(yù)測(cè)分類準(zhǔn)確率分別為100%和95.9%。此外,利用競(jìng)爭(zhēng)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(jìn)行波長(zhǎng)優(yōu)選并建立對(duì)應(yīng)簡(jiǎn)化模型。其中,CARS簡(jiǎn)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(jiǎn)化模型,其對(duì)預(yù)測(cè)集樣本的分類準(zhǔn)確率和置信預(yù)測(cè)分類準(zhǔn)確率分別達(dá)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(wú)損識(shí)別檢測(cè)的有效方法。簡(jiǎn)化模型中優(yōu)選的波長(zhǎng)可以為開發(fā)低成本檢測(cè)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(jìng)爭(zhēng)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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