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拉曼光谱结合Adaboost算法的食源性致病菌分类识别
被引量:
3
1
作者
黄杰伦
曾万聃
+3 位作者
杨瑞君
吴敏
薛庆水
夏志平
《激光杂志》
CAS
北大核心
2022年第2期205-209,共5页
食源性致病菌的检测分类一直是食品安全领域的重要研究对象,与传统的病原菌分类方法相比,基于拉曼光谱的分类识别方法具有更高的灵活性和准确性。实验以常见食源性致病菌的拉曼光谱为对象,利用11种病原菌的132条光谱数据,提出一种基于...
食源性致病菌的检测分类一直是食品安全领域的重要研究对象,与传统的病原菌分类方法相比,基于拉曼光谱的分类识别方法具有更高的灵活性和准确性。实验以常见食源性致病菌的拉曼光谱为对象,利用11种病原菌的132条光谱数据,提出一种基于主成成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)的Adaboost集成分类识别模型。实验结果表明,该集成模型不仅优于传统的病原菌分类方法,而且分类准确率比决策树、支持向量机和logistic回归等单一算法模型更高,可以有效地对食源性致病菌进行分类,且分类准确率达到99.23%。
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关键词
拉曼光谱
食源性致病菌
ADABOOST算法
判别分析
主成分分析
机器学习
下载PDF
职称材料
题名
拉曼光谱结合Adaboost算法的食源性致病菌分类识别
被引量:
3
1
作者
黄杰伦
曾万聃
杨瑞君
吴敏
薛庆水
夏志平
机构
上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院
军事兽医研究所
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2022年第2期205-209,共5页
基金
国家重点研发计划(No.2016YFC1201605)。
文摘
食源性致病菌的检测分类一直是食品安全领域的重要研究对象,与传统的病原菌分类方法相比,基于拉曼光谱的分类识别方法具有更高的灵活性和准确性。实验以常见食源性致病菌的拉曼光谱为对象,利用11种病原菌的132条光谱数据,提出一种基于主成成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)的Adaboost集成分类识别模型。实验结果表明,该集成模型不仅优于传统的病原菌分类方法,而且分类准确率比决策树、支持向量机和logistic回归等单一算法模型更高,可以有效地对食源性致病菌进行分类,且分类准确率达到99.23%。
关键词
拉曼光谱
食源性致病菌
ADABOOST算法
判别分析
主成分分析
机器学习
Keywords
raman spectroscopy
food borne pathogens
aaboost algorithm
discriminant analysis
principal component analysis
machine learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
拉曼光谱结合Adaboost算法的食源性致病菌分类识别
黄杰伦
曾万聃
杨瑞君
吴敏
薛庆水
夏志平
《激光杂志》
CAS
北大核心
2022
3
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职称材料
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