[发明专利]一种食源性致病菌分类方法

摘要

本发明公开了一种食源性致病菌分类方法，包括：卷积神经网络的搭建以及用于模型评估的k折交叉验证。本发明使用基于卷积神经网络的方法，通过对卷积神经网络的结构配置及优化提高了食源性致病菌光谱分类的准确率。本发明主要解决的技术问题是通过对卷积神经网络建模实现食源性致病菌光谱数据分类的自动化，给食品安全从业者提供参考，提高食品安全检测的效率。

主权项

1.一种食源性致病菌分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：在Origin软件中使用Savitzky‑Golay滤波器和非对称最小二乘对原始大肠杆菌O₁₅₇∶H₇、布鲁氏菌S2株致病菌光谱预处理去除荧光背景，得到致病菌的光谱；S2：在Origin软件中将去除荧光背景的光谱截断为偏移600至2000的区间内，以绘制光谱图片；S3：构建多层卷积神经网络，所述多层卷积神经网络包括卷积层、池化层和Iception卷积模块；对所述光谱图片进行卷积后再进行BatchNormalizaton，再通过非线性激活函数，将局部的不变特性传递给深层网络；S4：取k＝5进行交叉验证，重复5次将原始数据随机打乱后按7∶3划分训练集、测试集，分别将5组训练集用S3中的多层卷积神经网络训练得到5组不同的测试结果，最后取其平均值，获得总体性能指标。