基于激光诱导击穿光谱的微生物种类鉴别研究

建立了激光诱导击穿光谱( Laser induced breakdown spectroscopy, LIBS)全光学诊断方法,对微生物种类进行快速鉴别.制取10种微生物样品,优选滤纸为富集载体,采集等离子体羽时间演变形貌图及LIBS光谱指纹图分析了鉴别微生物种类的可行性; 运用九点平滑(Nine smooth, 9SM)、多元散射校正(Multiple scatter correction, MSC)对波长范围200~420 nm和560~680 nm微生物LIBS全谱数据进行了预处理; 分析比较了主成分分析(Principal component analysis, PCA)、随机森林结合主成分分析(Random forest combined with principal component analysis, PCA-RF)两种方法对微生物种类的鉴别结果.结果表明,运用一定的数据预处理方法, 采用 PCA-RF 算法对10 类微生物种类鉴别, 训练集总准确率为99. 6% ,预测集总准确率为96. 7% ,说明选择合适的LIBS光谱预处理及模型构建方法,对微生物种类的快速准确鉴别具有可行性.