典型文献
基于PCA和LDA的食源性致病菌拉曼光谱分类识别
文献摘要：
鉴于拉曼光谱具有无损快速、精确、检测范围广的优点,食源性致病菌的识别检测方法逐渐转变为新型的拉曼光谱检测方法.以大肠杆菌和布鲁氏菌作为实验对象,得到拉曼光谱图,使用PC A(Principal Com-ponent Analysis,主成分分析)与LDA(Linear Discriminant Analysis,线性判别分析)两种不同的降维方式进行降维,并通过机器学习中的GBDT(Gradient Boosting Decision Tree,梯度提升决策树)算法模型实现分类.实验结果分类模型可以成功地对两种食源性致病菌进行分类,达到了 97.10％和90.28％的准确率,在原有的算法基础上大幅度提高准确率,减少样本特征数带来的误差,并为拉曼光谱结合机器学习算法分类识别提供一定性参考.
文献关键词：
拉曼光谱;主成分分析;线性判别分析;食源性致病菌分类识别;梯度提升决策树算法
中图分类号：
作者姓名：
黄忠民;曾万聃;吴敏;夏志平
作者机构：
上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院,上海 201418;军事兽医研究所,长春 130062
文献出处：
引用格式：
[1]黄忠民;曾万聃;吴敏;夏志平-.基于PCA和LDA的食源性致病菌拉曼光谱分类识别)[J].激光杂志,2022(09):55-59
A类：
食源性致病菌分类识别
B类：
LDA,拉曼光谱,光谱分类,检测范围,识别检测,光谱检测方法,大肠杆菌,布鲁氏菌,实验对象,光谱图,Principal,Com,ponent,Analysis,Linear,Discriminant,线性判别分析,GBDT,Gradient,Boosting,Decision,Tree,算法模型,模型实现,分类模型,大幅度提高,少样本,样本特征,特征数,机器学习算法,算法分类,梯度提升决策树算法
AB值：
0.320669
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