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作者：周贯旭1;周群2;姜红1,3;徐雪芳4
单位：1.中国人民公安大学侦查学院;2.清华大学化学系;3.北京汇正卓越科技有限公司司法鉴定中心;4.中国疾病预防控制中心传染病预防控制所
摘要：为快速识别食源性致病菌提供一种结合中红外光谱的新识别模型。该文利用中红外光谱技术，对志贺氏菌、单增李斯特菌、产气荚膜梭菌和粪肠球菌这4种细菌的共56个样品进行检测，并采集了红外光谱数据。使用MATLAB软件中的Savitzky-Golay平滑、一阶导数和二阶导数这3种方法对光谱数据进行预处理。通过竞争性自适应重加权算法（CARS）对光谱数据进行特征波长提取，并结合随机森林（RF）建立对4种食源性致病菌的识别模型。模型评价指标显示，二阶导数为最优数据预处理方法。经CARS算法提取特征波长后，RF模型的分类准确率达到95.8%。该研究将红外光谱与化学计量学相结合，建立的CARS-RF模型可实现对食品中食源性致病菌的快速鉴别。
关键词：红外光谱;食源性致病菌;化学计量学;快速检测
基金资助：食品药品安全防范山西省重点实验室开放课题资助（202204010931006）
