基于近红外光谱和多层感知机的贻贝中腹泻性贝毒快速无损检测

摘要：

以腹泻性贝毒(diarrheal shellfish poison,DSP)污染和未污染良好贻贝为研究对象,利用近红外光谱仪采集 950～1700 nm波长内各 120 个样本的光谱数据;分析确定适合贻贝近红外光谱(near-infrared spectroscopy,NIS)的最佳预处理方法来消除环境光的影响;构建多层感知机(multi-layer perceptron,MLP)模型作为检测 DSP 污染贻贝的分类器.将 240 个样本构成的数据集按照 7∶3随机划分为训练集和测试集,将运行 50 次模型得到的准确率的平均值作为最终评价指标,检测DSP 污染贻贝的准确率达到 99.94％.该研究所构建的基于 NIS 的 MLP 模型对DSP的检出限为 35 μg/kg.对于实际应用中存在的数据集中训练集所占比重不同、小样本和类别不均衡等问题,分析了MLP模型的检测性能.实验结果表明,基于一阶导数光谱预处理的MLP模型对以上 3 种问题不敏感,说明该分类器泛化能力及鲁棒性较强.因此,将NIS与MLP分类器结合是一种可行的贝毒无损鉴别的新方法.

关键词：近红外光谱、腹泻性贝毒、贻贝、多层感知机、光谱预处理

所属期刊栏目：49

分类号：TS251.7;O657.3;S

资助基金：广东省自然科学基金项目;广东省自然科学基金项目;国家自然科学基金;岭南师范学院红树林研究院课题;岭南师范学院人才专项;岭南师范学院自然科学研究项目;岭南师范学院自然科学研究项目;广东省哲学社会科学规划学科共建项目

在线出版日期：2023-05-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：258-264,271