常见食源性致病菌的光谱快速识别

作者：孙家政; 姜红^*; 孟玉颜; 苏绍帆

来源：分析试验室, 2023, 42(06): 743-747.

DOI：10.13595/j.cnki.issn1000-0720.2022.041106

• 拉曼光谱技术
• 食源性致病菌
• 主成分分析
• MLP神经网络
• 识别

利用拉曼光谱技术建立了4种常见食源性致病菌的分类鉴别方法。在600～1800 cm-1光谱范围内，对蜡样芽胞杆菌、副溶血性弧菌、小肠结肠炎耶尔森菌与金黄色葡萄球菌共186个单细菌进行光谱信息的采集。使用Savitzky-Golay卷积平滑算法与一阶导数对原始光谱数据进行预处理，采用主成分分析方法（PCA）并结合多层感知器（MLP）神经网络构建对4种致病菌的分类识别模型，探究了不同光谱预处理方法下的PCA-MLP模型预测效果，经平滑算法与一阶导数处理过的光谱数据训练集准确率为98.5%，测试集准确率为99.2%。本文建立的光谱技术结合PCA-MLP模型可实现对食品中常见致病菌的快速鉴别。

• 单位
  中国人民公安大学