基于PCA与BP网络的地中海贫血红细胞拉曼光谱识别方法

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简介：
本研究提出了一种结合主成分分析（PCA）和反向传播神经网络（BP）的技术，用于地中海贫血症患者的红细胞拉曼光谱识别。通过优化特征提取过程并提高分类准确性，该方法为地中海贫血的早期诊断提供了新的途径。采用激光镊子拉曼光谱（LTRS）技术捕获单个红细胞并收集其拉曼光谱数据。结合主成分分析（PCA）算法与反向传播BP网络预测模型，对地中海贫血（地贫）的红细胞类型进行判别研究。 PCA结果显示，正常对照组和中间型α-地贫（HbH-CS）之间基本可以区分，然而正常对照组与重型β-地贫、以及HbH-CS与重型β-地贫之间的差异不明显。通过将归一化处理后的前五个主成分进行BP网络训练及预测，结果表明：正常对照组和HbH-CS间的预测正确率达到97.90%，而正常对照组与重型β-地贫、HbH-CS与重型β-地贫之间的预测准确率分别为90.72% 和86.28%。这些预测结果基本符合平均拉曼光谱及主成分分析的结果。在不同实验条件下收集的光谱进行同样分析后，发现三种组合下的预测正确率略有差异，具体数值为：95.28%， 92.08%，和91.85%；但这些数据表现出基本一致的变化规律。

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基于PCA与BP网络的地中海贫血红细胞拉曼光谱识别方法

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本研究提出了一种结合主成分分析（PCA）和反向传播神经网络（BP）的技术，用于地中海贫血症患者的红细胞拉曼光谱识别。通过优化特征提取过程并提高分类准确性，该方法为地中海贫血的早期诊断提供了新的途径。采用激光镊子拉曼光谱（LTRS）技术捕获单个红细胞并收集其拉曼光谱数据。结合主成分分析（PCA）算法与反向传播BP网络预测模型，对地中海贫血（地贫）的红细胞类型进行判别研究。 PCA结果显示，正常对照组和中间型α-地贫（HbH-CS）之间基本可以区分，然而正常对照组与重型β-地贫、以及HbH-CS与重型β-地贫之间的差异不明显。通过将归一化处理后的前五个主成分进行BP网络训练及预测，结果表明：正常对照组和HbH-CS间的预测正确率达到97.90%，而正常对照组与重型β-地贫、HbH-CS与重型β-地贫之间的预测准确率分别为90.72% 和86.28%。这些预测结果基本符合平均拉曼光谱及主成分分析的结果。在不同实验条件下收集的光谱进行同样分析后，发现三种组合下的预测正确率略有差异，具体数值为：95.28%， 92.08%，和91.85%；但这些数据表现出基本一致的变化规律。

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基于PCA-Stacking模型的食源性致病菌拉曼光谱检测识别

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