基于径向基函数神经网络的荧光光谱技术在菌种识别中的应用

• 作者: 孔艳 朱拓 杨建磊 武浩 陈卫
• 来源期刊: 物理学报
• 学科: 物理学
• 关键词: 荧光光谱 径向基函数神经网络 数据压缩
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 原子和分子物理学
• 页码范围: 2396-2400
• 分类号: O56
• 语种: 中文

摘要

对嗜酸乳杆菌、变异链球菌和保加利亚乳杆菌这三种菌的荧光光谱进行研究,发现在紫外光的激励下,益生菌溶液发出荧光.在最佳激发波长290 nm的激励下,荧光峰值在300-650 nm范围内.采用小波变换对测得的150组光谱数据进行压缩,压缩后每组数据由原来的1341个点减少为168个点,既保留了原图谱的特征,又提高了神经网络的处理速度.径向基函数神经网络方法对压缩后的数据进行研究,对每种菌的40组实验数据进行训练,在此基础上对30组未知数据进行识别.结果表明经过训练之后,径向基函数神经网络能够准确预测未知菌种.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孔艳	江南大学理学院	30	67	5.0	7.0
2	朱拓	江南大学理学院	68	553	13.0	19.0
3	陈卫	江南大学食品科学与技术学院食品科学与技术国家重点实验室	321	2250	22.0	31.0
4	武浩	江南大学理学院	7	68	4.0	7.0
5	杨建磊	江南大学通信与控制工程学院	5	62	3.0	5.0