【摘 要】
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食源性致病菌的准确分类在我国具有重要的研究意义,传统的食源性致病菌检测方法具有耗时长、操作复杂、容易出现误差等问题。拉曼光谱技术作为目前主流的物质分析技术之一,近年来发展迅速。拉曼光谱是一种基于光与材料中化学键相互作用的分析技术,能依据物质的特定特征进行检测。与传统的生物学检测方法相比,拉曼光谱检测具有操作简单、无损、准确率高等特点。本实验中对常见的食源性致病菌进行了采集,一共收集了11种致病菌的
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食源性致病菌的准确分类在我国具有重要的研究意义,传统的食源性致病菌检测方法具有耗时长、操作复杂、容易出现误差等问题。拉曼光谱技术作为目前主流的物质分析技术之一,近年来发展迅速。拉曼光谱是一种基于光与材料中化学键相互作用的分析技术,能依据物质的特定特征进行检测。与传统的生物学检测方法相比,拉曼光谱检测具有操作简单、无损、准确率高等特点。本实验中对常见的食源性致病菌进行了采集,一共收集了11种致病菌的132个样本,但是所采集的拉曼光谱存在总量少、光谱特征维度过高、特征值存在噪声等问题。针对这些问题,本研究采用了多种数据预处理方法,包括但不限于标准化、主成成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。对于分类模型,本研究尝试了多种机器学习分类算法（如SVM、KNN、logistic regression等）,最终根据拉曼光谱数据具有一定的连续性特点,选择了具有参数共享以及记忆性特点的循环神经网络（RNN）作为分类算法,在神经网络训练阶段,参数优化基于ADAM算法。循环神经网络计算出致病菌拉曼光谱之间的特征相似度,实现对食源性致病菌的精准分类。本研究的主要工作如下:（1）对食源性致病菌原始拉曼光谱数据进行预处理,主要进行标准化、PCA降维和LDA降维等操作,提取光谱数据的主要特征信息,方便后续模型使用。（2）扩充食源性致病菌拉曼光谱的样本,主要采用随机添加高斯噪音以及对同类拉曼光谱特征进行线性叠加两种方法,实现数据样本的扩充。（3）搭建RNN模型架构,以多元交叉熵作为RNN的损失函数,进行算法模型的训练,实验结果表明其准确率高达96%,高于传统的机器学习分类算法。（4）测试模型的抗干扰能力,训练后在测试集中加入高斯噪声,检验模型在存在噪音环境中的分类能力,实验最终表明循环神经网络模型有较强的抗干扰能力,是一种有效的食源性致病菌分类模型。
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