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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简介：
本研究提出了一种结合PCA降维和Stacking集成学习的创新方法，用于分析食源性致病菌的拉曼光谱数据，以实现高效、准确的细菌检测与分类。食源性致病菌的快速识别是一项重要的任务。相比传统检测方法，拉曼光谱技术能够实现无损且高效的鉴别速度。为了提升大肠杆菌O157∶H7及布鲁氏菌S2株在拉曼光谱中的识别准确率和效率，我们提出了一种结合主成分分析（PCA）与Stacking算法的集成判别模型，并通过网格搜索以及K折交叉验证来增强模型的稳定性。实验结果显示，相较于逻辑回归、K近邻和支持向量机等单一模型，该PCA-Stacking集成模型具有最高的准确率，达到了99.73%，满足了预期效果。

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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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本研究提出了一种结合PCA降维和Stacking集成学习的创新方法，用于分析食源性致病菌的拉曼光谱数据，以实现高效、准确的细菌检测与分类。食源性致病菌的快速识别是一项重要的任务。相比传统检测方法，拉曼光谱技术能够实现无损且高效的鉴别速度。为了提升大肠杆菌O157∶H7及布鲁氏菌S2株在拉曼光谱中的识别准确率和效率，我们提出了一种结合主成分分析（PCA）与Stacking算法的集成判别模型，并通过网格搜索以及K折交叉验证来增强模型的稳定性。实验结果显示，相较于逻辑回归、K近邻和支持向量机等单一模型，该PCA-Stacking集成模型具有最高的准确率，达到了99.73%，满足了预期效果。

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。

基于表面增强拉曼光谱的食品中叠氮津快速检测方法

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本研究开发了一种基于表面增强拉曼光谱技术的高效、灵敏且简便的方法，用于食品中叠氮钠的快速准确检测。该方法利用特定功能化的纳米材料提高检测信号，确保了在复杂基质中的精确识别与定量分析能力，为食品安全监测提供了新手段。表面增强拉曼光谱（SERS）是一种基于拉曼光谱的分析技术，能够显著提高拉曼信号强度，使痕量物质检测成为可能。在食品安全领域中，SERS已成为一种快速、灵敏且无需复杂样品预处理的方法。谭杰等人发表了一项研究，在该研究中他们使用金纳米粒子作为增强剂，建立了针对食品中叠氮津残留的SERS快速检测方法。叠氮津是一种毒性较高的三嗪类农药，通常用于作物除草。然而由于其环境危害性，欧盟已禁止使用此农药。在中国，GBT 19648-2006标准推荐采用气相色谱-质谱法来检测叠氮津残留物，但这种方法耗时且设备昂贵。相比之下，SERS技术提供了一种更快速、简便的替代方案。研究团队优化了多种条件如溶剂pH值、激光照射时间以及金纳米粒子浓度比例和混合比例等参数以提高SERS检测效率及准确性。通过这些改进措施，他们确立了一个对叠氮津0.20-3.0 mg/L范围内的线性检出限，并达到了8.4 ug/L的最低检出量。实验结果表明该方法适用于大米、苹果和蜂蜜柚子茶等果蔬样本中的叠氮津检测。回收率在84.8%-121%之间，相对标准偏差（RSDs）为2.3-10%，这证明了SERS技术的可靠性和重复性。 SERS技术因其高灵敏度、快速响应以及减少对大型分析设备依赖的特点，在食品安全监控中展现出巨大潜力。它不仅有助于降低检测成本，而且可以实现现场实时监测，从而促进农药合理使用和环境污染控制。谭杰等人开发的SERS方法为叠氮津残留物提供了一种新的快速检测策略，并有望在农产品质量控制及食品安全监管领域发挥作用。这项研究还可能推动光谱分析技术在其他农药残留检测中的应用和发展。

基于PLS-DA的拉曼光谱特征提取在中性笔油墨MLP模式识别中的应用

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本研究运用PLS-DA方法从拉曼光谱数据中提取关键特征，并结合多层感知器（MLP）进行分类识别，有效提升了中性笔油墨的鉴别精度。在司法鉴定过程中，中性笔油墨是进行同一认定的重要物证之一。为了提高油墨检验的准确性，本段落采用拉曼光谱法对油墨样本进行了无损检测。首先，我们处理了预处理后的光谱数据，并对其进行降维处理后构建偏最小二乘判别分析模型；然后利用受试者工作特征曲线下的面积来验证预测效果，提取出36个变量投影重要性最高的特征变量；接下来将这些特征变量作为输入到隐藏层神经元数目为13的多层感知器中进行训练。最终得到的训练正确率为87%，且没有出现过拟合现象。通过结合使用变量投影重要性的特征提取方法和有监督学习的多层感知器，可以有效地压缩数据量并缩短分析时间。此外，由于感知器之间的连接权重可以通过自主学习调节，这进一步提高了中性笔油墨分类结果的可信度与正确率。

基于多尺度局部信噪比的拉曼光谱峰值识别算法

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本研究提出了一种基于多尺度分析和局部信噪比评估的新型拉曼光谱峰值识别算法，旨在提高复杂背景下的信号检测精度与可靠性。该方法通过自适应调整分析窗口大小以捕捉不同尺度上的化学信息，并结合信噪比指标优化峰值选择过程，从而有效区分真实峰与噪声干扰，为材料科学和生物医学研究中的定量分析提供强大工具。拉曼谱峰识别是拉曼光谱定性分析中的关键技术之一。针对现有方法自动化程度不高、识别率低的问题，提出了一种新的基于多尺度局部信噪比(MLSNR)的拉曼谱峰识别算法。该算法通过多尺度二阶差分运算得到光谱的差分系数，并将这些差分系数除以估计出的噪声标准偏差，从而获得光谱的MLSNR矩阵。接着，通过寻找MLSNR矩阵中的局部极大值形成的脊线来实现拉曼谱峰识别。该算法采用自动阈值估计法去除由噪声引起的局部极大值干扰，能够自动化地进行谱峰识别，并且不需要设置任何参数。仿真实验结果显示：无论对于单个峰值还是重叠的多个峰值，在信噪比不低于6的情况下，MLSNR方法的准确率均达到100%。即使在检测限内只有一个单独的峰值时，该算法仍能保持95%以上的识别准确性。因此，基于多尺度局部信噪比的方法是一种切实可行且有效的拉曼谱峰识别技术。

拉曼光谱在药品及食品检验中的运用_窦文虎.caj

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本文探讨了拉曼光谱技术在药品和食品安全检测领域的应用，分析其快速、无损的特点，并结合实例说明该技术在实际检验中的高效性和可靠性。作者：窦文虎。拉曼光谱在药物与食品安全检测上的应用是窦文虎研究的主题。这项技术能够快速、准确地识别物质成分，在药品真伪辨别及食品质量监控方面展现出巨大潜力。通过分析分子振动信息，拉曼光谱为相关领域提供了强有力的技术支持和解决方案。

Bacteria-ID：利用拉曼光谱与深度学习迅速鉴定病原菌的源码及演示-Source Code Learning

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Bacteria-ID项目结合了拉曼光谱技术和深度学习算法，旨在快速准确地识别病原细菌。该项目提供源代码和操作演示，便于科研人员和医学专家使用。最佳的开始方式是使用一个记录详尽并带有注释的Jupyter笔记本，并立即投入使用。我们提供了一个已经通过参考数据集训练过的预训练模型。此存储库中的代码已经在特定软件版本（例如Python 3.7.0）上进行了测试。

基于Stacking模型集成的光伏发电功率预测

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本研究提出了一种基于Stacking技术的光伏电力预测方法，通过不同机器学习算法的有效结合，显著提升了预测精度，为可再生能源管理提供了新的解决方案。为了提高光伏发电输出功率预测的精度与可靠性，本段落提出了一种基于Stacking模型融合的方法来预测光伏发电功率。选取某光伏电站的历史实测数据（包括温度、湿度及辐照度等）作为研究对象，在对光伏发电功率数据进行特征交叉和递归特征消除法预处理的基础上，选择了XGBoost、LightGBM以及RandomForest三种机器学习算法作为Stacking集成学习的第一层基学习器，并使用LinearRegression作为第二层元学习器。构建了多个机器学习算法嵌入的Stacking模型融合预测模型。实验结果显示，该方法在R2和MSE指标上分别达到了0.9874和0.1056的良好表现，相比于单一的机器学习模型，其预测精度有显著提高。