基于支持向量机法的近红外光谱鉴别耐甲氧西林金葡菌和甲氧西林敏感金葡菌的研究

目的探讨使用近红外光谱结合支持向量机法区分耐甲氧西林金葡菌(MRSA)和甲氧西林敏感金葡菌(MSSA)的可行性。方法制作MRSA和MSSA的浓度标准曲线。扩增待测细菌,并根据公式制备相同浓度菌液。采集菌液样本近红外光谱数据,并对数据进行一阶求导、平滑去噪、归一化和基线校正等预处理。根据两种细菌光谱曲线的相关性,对900-2200nm波段数据进行主成分分析。依据累计贡献率结果,选择前三个主成分作为支持向量机的输入向量,分别使用线性、多项式、径向基3种核函数进行建模,比较不同模型区分MSSA和MRSA的准确性。结果MRSA和MSSA预处理后的光谱曲线相关系数为1.000,两者高度相似。使用主成分处...

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Veröffentlicht in:Jie fang jun yi xue za zhi 2016, Vol.41 (12), p.1005-1009
1. Verfasser: 马宁 李勇明 尹美芳 张大勇 王品 骆永全 龚雅利 陈志强 薛冬冬 吴军
Format: Artikel
Sprache:chi
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Beschreibung
Zusammenfassung:目的探讨使用近红外光谱结合支持向量机法区分耐甲氧西林金葡菌(MRSA)和甲氧西林敏感金葡菌(MSSA)的可行性。方法制作MRSA和MSSA的浓度标准曲线。扩增待测细菌,并根据公式制备相同浓度菌液。采集菌液样本近红外光谱数据,并对数据进行一阶求导、平滑去噪、归一化和基线校正等预处理。根据两种细菌光谱曲线的相关性,对900-2200nm波段数据进行主成分分析。依据累计贡献率结果,选择前三个主成分作为支持向量机的输入向量,分别使用线性、多项式、径向基3种核函数进行建模,比较不同模型区分MSSA和MRSA的准确性。结果MRSA和MSSA预处理后的光谱曲线相关系数为1.000,两者高度相似。使用主成分处理并采用3种支持向量机核函数建模后,模型的训练和测试准确率均高于95%,其中采用径向基核函数分类结果最好,训练准确率为99.72%±0.21%,测试准确率为99.47%±0.00%。结论使用近红外光谱结合支持向量机的分析方法具有精确区分MRSA和MSSA的能力。
ISSN:0577-7402
DOI:10.11855/j.issn.0577-7402.2016.12.07