基于PCA-BP神经网络的合成色素SERS信号判别

作者：段凌风; 徐璐; 王李冬

来源：电脑知识与技术, 2017, 13(31): 196-198+204.

DOI：10.14004/j.cnki.ckt.2017.3635

• SERS
• 主成分分析
• BP神经网络
• 色素判别
• 数据挖掘

表面增强拉曼散射技术（SERS）是一种可以提供分子指纹信息的表征技术,具有快速、灵敏度高及检出限低等优势,已被广泛应用于食品分析领域。结构相似的分析物的SERS光谱重叠度较高,不宜用常规手段进行区分。以同类型色素为代表分析物,利用主成分分析（PCA）和BP神经网络相结合的方法,对高度重叠的SERS图谱数据进行分析,实现了同类型色素的SERS光谱区分。将归一化后累计贡献率达到90%的主成分进行BP网络训练和预测,结果发现,该法对不同色素预测的准确度高达99.87%,并且所呈现的结果与预计基本相同。

• 单位
  杭州师范大学钱江学院