文章目录

引 言

1 实验部分

1.1 试剂和仪器

1.2 光谱测量

1.3 光谱数据预处理

1.4 光谱特征区间和特征值提取

1.5 支持向量机

2 结果与讨论

2.1 数据预处理

2.2 特征提取

2.4 样本预测

3 结 论

文章摘要:实现水体致病菌的快速识别检测对防控由水体微生物污染引起的大规模疾病爆发有重要的现实意义。生化鉴定、核酸检测等常规细菌检测方法存在耗费时间长、需要精密的实验仪器等特点,不足以满足水体细菌微生物的快速实时在线监测。由于细菌的多波长透射光谱包含较丰富的特征信息,并且这项光谱检测技术具有快速简便、无接触、无污染等优点,近年来成为细菌检测研究的热点。以肺炎克雷伯氏菌、金黄色葡萄球菌、鼠伤寒沙门氏菌、铜绿假单胞菌和大肠埃希氏菌为研究对象,通过对细菌光谱作归一化处理和方差分析得到光谱变动最显著的特征波长区间,在该区间提取200 nm处的吸光度值及短波段的斜率值作为光谱特征值,结合支持向量机对不同种类细菌进行预测。结果表明,多波长透射光谱的归一化预处理能够有效消除浓度影响,并保留完整的原始光谱信息;通过方差分析法得到特征波长区间为200～300 nm波段,在此区间内提取的五种细菌的归一化光谱趋势图的特征值分别为:200 nm处吸光度值为0.006 5, 0.005 1, 0.007 5, 0.007 5和0.008 5, 200～245 nm波段的斜率值为-62.45,-35.94,-81.30,-82.67和-103.49, 250～275 nm波段处的斜率值为-15.48,-14.82,-20.91,-13.92和-26.21, 280～300 nm波段处的斜率值为-29.96,-24.62,-33.71,-36.09和-30.88。对样本提取特征值并随机划分训练集和测试集,支持向量机选择惩罚因子模型以及线性核函数,通过寻优算法确定最佳的惩罚因子参数c和核函数参数g,对测试集样本进行测试,得到细菌种类的识别结果,五种细菌的预测准确率均达到100.0%。综上所述,水体致病菌的多波长透射光谱通过合适的数据预处理能够提取出具有明显差异性的光谱特征值,该光谱特征值结合支持向量机能够有效用于不同细菌种类的识别,该方法为水体细菌快速识别和实时在线监测提供了重要的技术支持。

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