基于LDA降维方法的腹泻性贝类毒素检测研究

作者：熊建芳; 刘瑶; 乔付; 刘忠艳; 姜微; 卢利琼

来源：传感器与微系统, 2023, 42(05): 25-28.

DOI：10.13873/J.1000-9787(2023)05-0025-04

• 腹泻性贝类毒素
• 贻贝
• 近红外光谱
• 线性判别分析

提出应用近红外(NIR)技术结合线性判别分析(LDA)方法和机器学习算法，对被腹泻性毒素污染贝类进行快速无损检测的新方法。首先，采集贻贝样本NIR光谱；然后，采用LDA对NIR光谱数据降维；最后，分别应用K近邻(KNN)、随机森林(RF)、极端梯度提升和逻辑回归(LR)4种算法实现腹泻性毒素污染贻贝分类检测。被腹泻性毒素污染的贻贝和健康贻贝的混合近红外光谱数据集经LDA降维后，使用4种分类器进行检测，准确率均达到100.00%。

• 单位
  岭南师范学院