【摘 要】
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近年来食品中抗生素残留问题受到越来越多消费者的关注。抗生素残留会导致恶心、呕吐、腹泻等过敏反应和耐药菌株的产生,严重影响消费者健康。因此抗生素残留检测具有十分重要的意义。表面增强拉曼光谱（Surface-enhanced Raman Spectroscopy,SERS）具有抗干扰强、检测速度快和灵敏度高等优点。本文主要基于SERS技术结合卷积神经网络算法进行牛奶中抗生素残留检测和定量分析问题研究,
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近年来食品中抗生素残留问题受到越来越多消费者的关注。抗生素残留会导致恶心、呕吐、腹泻等过敏反应和耐药菌株的产生,严重影响消费者健康。因此抗生素残留检测具有十分重要的意义。表面增强拉曼光谱（Surface-enhanced Raman Spectroscopy,SERS）具有抗干扰强、检测速度快和灵敏度高等优点。本文主要基于SERS技术结合卷积神经网络算法进行牛奶中抗生素残留检测和定量分析问题研究,具体内容如下:首先利用柠檬酸钠还原法制备银溶胶作为SERS检测的基底,分别采集恩诺沙星溶液和氯霉素溶液的SERS光谱,进行谱峰归属分析,确定两种抗生素残留的最低检测限;基于SERS特征峰强度实现两种抗生素残留的半定量建模分析。然后研究牛奶中单一抗生素残留的SERS检测和定量分析方法。分别模拟不同浓度恩诺沙星残留和氯霉素残留的牛奶样本并采集SERS光谱,建立偏最小二乘法和支持向量回归的定量模型。研究遗传算法、无信息变量消除和竞争性自适应重加权三种特征变量选择方法对定量模型结果的影响。最后研究牛奶中混合抗生素残留的SERS检测和定量分析方法。模拟牛奶中恩诺沙星和氯霉素不同浓度比例混合残留样本并采集SERS光谱,分析混合抗生素的SERS光谱特征。设计卷积神经网络结构对光谱数据进行预处理,使用竞争性自适应重加权算法进行特征变量提取,提出麻雀搜索算法优化卷积神经网络模型对牛奶样本中的混合抗生素残留进行定量建模分析。本文基于SERS技术结合卷积神经网络模型,为牛奶中单一和混合抗生素残留的快速检测和分析提供一种有效方法。
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