| 基于表面增强拉曼光谱的多组分物质分类识别 |
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| 引用本文： | 白鹤轩,杨峰,李丹阳,徐溢,李顺波,陈李.基于表面增强拉曼光谱的多组分物质分类识别[J].光学学报,2021,41(20):156-165. |
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| 作者姓名： | 白鹤轩 杨峰 李丹阳 徐溢 李顺波 陈李 |
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| 作者单位： | 重庆大学光电工程学院光电技术与系统教育部重点实验室,重庆400044;重庆大学新型微纳器件与系统技术重点学科实验室,重庆400044 |
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| 摘 要： | 为提高混合物质组分识别的准确性、降低建模的复杂度,构建了一种先粗分、后细分的递进式表面增强拉曼光谱检测系统.首先,用一种特征峰判别算法对全部样本进行特征提取并建立粗分模型,以分离单组分和多组分物质.然后,联合归一化与主成分分析法完成光谱特征的自动提取,并建立多输出最小二乘支持向量机细分模型.最后,采用粒子群优化算法进行参数寻优,实现多组分样本成分的精确预测.选用罗丹明6G、耐尔蓝和结晶紫三种探针分子进行实验,结果表明,特征峰判别算法提取样本特征的正确率达到99.44％,粗分模型对90例盲测样本全部识别正确;细分模型对多组分样本识别的相关系数不小于0.995,均方根误差不大于2.67343％.该拉曼检测系统能实现样本的定性、定量检测,为药品等复杂物质的检测提供了一种有效的识别途径.
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| 关 键 词： | 表面光学 表面增强拉曼光谱 特征提取 粒子群优化 最小二乘支持向量机 |
Multi-Component Substance Classification and Recognition Based on Surface-Enhanced Raman Spectroscopy |
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| Bai Hexuan,Yang Feng,Li Danyang,Xu Yi,Li Shunbo,Chen Li.Multi-Component Substance Classification and Recognition Based on Surface-Enhanced Raman Spectroscopy[J].Acta Optica Sinica,2021,41(20):156-165. |
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| Authors: | Bai Hexuan Yang Feng Li Danyang Xu Yi Li Shunbo Chen Li |
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