基于PCA-BP神经网络的合成色素SERS信号判别

• 作者: 徐璐 段凌风 王李冬
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: SERS 主成分分析 BP神经网络 色素判别 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 页码范围: 196-198
• 页数: 3页
• 分类号: TP391

摘要

表面增强拉曼散射技术（SERS）是一种可以提供分子指纹信息的表征技术,具有快速、灵敏度高及检出限低等优势,已被广泛应用于食品分析领域。结构相似的分析物的SERS光谱重叠度较高,不宜用常规手段进行区分。以同类型色素为代表分析物,利用主成分分析（PCA）和BP神经网络相结合的方法,对高度重叠的SERS图谱数据进行分析,实现了同类型色素的SERS光谱区分。将归一化后累计贡献率达到90%的主成分进行BP网络训练和预测,结果发现,该法对不同色素预测的准确度高达99.87%,并且所呈现的结果与预计基本相同。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王李冬	杭州师范大学钱江学院	34	210	8.0	14.0
2	徐璐	杭州师范大学钱江学院	9	5	1.0	2.0
3	段凌风	杭州师范大学钱江学院	3	1	1.0	1.0