| 食源性致病菌近红外光谱改进贝叶斯判别模型的建立 |
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| 引用本文： | 刘建学,马凯旋,韩四海,陈浩宇.食源性致病菌近红外光谱改进贝叶斯判别模型的建立[J].农产品加工．学刊,2018(12). |
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| 作者姓名： | 刘建学 马凯旋 韩四海 陈浩宇 |
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| 作者单位： | 河南科技大学食品与生物工程学院;河南省食品原料工程技术研究中心 |
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| 摘 要： | 采用傅里叶变换近红外光谱仪结合化学计量学方法对大肠埃希氏菌O157∶H7、单增李斯特菌、金黄色葡萄球菌3种典型食源性致病菌进行鉴别研究。光谱数据经矢量归一化等预处理后,选取6 000~4 000 cm~(-1)波数范围具有菌株特性的谱图作为鉴别分析的研究对象,进行主成分分析(Principal component analysis,PCA)。利用PCA提取的前2个主成分作为贝叶斯判别(Bayes discriminant analysis,BDA)模型的最优判别因子,建立改进贝叶斯判别模型。该改进模型对训练样本和未知样本的判别正确率均达到100%。结果表明,改进BDA模型比BDA模型在食源性致病菌的判别精确度上有较大提高,基于近红外光谱的改进BDA模型可以作为一种准确、有效的食源性致病菌快速鉴别方法。
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