【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及機器學習和拉曼光譜，尤其涉及基于神經網絡的食源性病原體拉曼光譜分類方法及系統。
技術介紹
1、食源性疾病的增加對公共衛生構成了嚴重威脅，這促使了對更高效、準確的病原體檢測技術的需求。傳統的微生物檢測技術，如培養法和分子生物學方法，雖然被廣泛采用，但它們通常需要較長的處理時間，且在復雜樣本中的靈敏度和準確性有限。相比之下，拉曼光譜技術提供了一種快速、非侵入性的檢測手段，但如何處理和分析復雜的光譜數據以實現高效的病原體分類仍是一大挑戰。
2、本專利技術提出了一種基于循環神經網絡(rnn)的食源性病原體拉曼光譜分類方法。對拉曼光譜數據進行徹底的預處理，包括信號增強、背景噪聲消除和特征提取，確保數據質量滿足深度學習模型的要求。設計并實現了一種利用長短期記憶(lstm)單元的rnn模型，專門用于捕捉光譜數據中的時間序列特征，從而實現對食源性病原體如大腸桿菌、沙門氏菌及金黃色葡萄球菌等11種病原體的高效分類。
技術實現思路
1、鑒于上述現有技術中存在的問題，提出了本專利技術。
2、因此，本專利技術提供了基于神經網絡的食源性病原體拉曼光譜分類方法，能夠解決傳統方法處理時間長、操作復雜和設備成本高的問題，傳統方法在高度相似病原體的區分能力較弱。利用循環神經網絡的序列數據處理能力，本專利技術能更有效地處理和分析光譜數據中的差異，從而準確分類多種高度相似的病原體。
3、為解決上述技術問題，本專利技術提供如下技術方案，基于神經網絡的食源性病原體拉曼光譜分
4、作為本專利技術所述的基于神經網絡的食源性病原體拉曼光譜分類方法的一種優選方案，其中：所述預處理包括歸一化處理、移動平均去噪、lasso回歸降維和數據增強生成新樣本；
5、所述歸一化處理包括選擇min-max技術對拉曼光譜數據進行處理；
6、所述移動平均去噪包括采用移動平均方法處理光譜數據，降低隨機噪聲，評估移動平均去噪后數據的平滑效果。
7、作為本專利技術所述的基于神經網絡的食源性病原體拉曼光譜分類方法的一種優選方案，其中：所述lasso回歸降維包括引入l1懲罰項，對回歸系數的絕對值進行約束，選擇對輸出變量的影響特征，簡化模型結構；
8、所述數據增強生成新樣本包括選擇添加隨機噪聲作為數據增強的方式，模擬實驗中的測量誤差，增加模型泛化能力并減少過擬合。
9、作為本專利技術所述的基于神經網絡的食源性病原體拉曼光譜分類方法的一種優選方案，其中：所述循環神經網絡rnn模型包括輸入層、循環層、批標準化層、激活層、舍棄層、全連接層及輸出層，考慮數據的復雜性和深度學習任務的需求，設置循環層的單元數，使用python和深度學習庫實現循環網絡層，確定層的數量和每層的節點數，選擇優化器和損失函數；
10、在訓練模型前，匯總并驗證模型的架構，確保所有層正確配置，并預覽模型的參數總數，進行分批數據訓練，更新網絡參數，優化網絡結構。
11、作為本專利技術所述的基于神經網絡的食源性病原體拉曼光譜分類方法的一種優選方案，其中：所述使用交叉驗證評估模型的性能通過將數據集分為測試集和訓練集，評估模型在不同數據子集上的表現。
12、作為本專利技術所述的基于神經網絡的食源性病原體拉曼光譜分類方法的一種優選方案，其中：所述優化網絡模型包括調整模型參數和優化網絡配置；
13、所述調整模型參數包括調整學習率加速收斂過程，降低損失。
14、作為本專利技術所述的基于神經網絡的食源性病原體拉曼光譜分類方法的一種優選方案，其中：所述優化網絡配置包括調整神經網絡層的數量和每層的單元數適應模型的復雜性，實施dropout正則化策略減少過擬合，在訓練過程中降低學習率，調整模型并優化性能。
15、本專利技術的另外一個目的是基于神經網絡的食源性病原體拉曼光譜分類系統，包括處理時間長、設備成本高、操作復雜，以及在識別高度相似病原體時的靈敏度和特異性限制。本專利技術提出了一種基于神經網絡(尤其是循環神經網絡，rnn)的拉曼光譜分類方法，通過自動化和智能化處理，能夠快速、準確地對食源性病原體進行分類。
16、作為本專利技術所述的基于神經網絡的食源性病原體拉曼光譜分類系統的一種優選方案，其中：包括預處理和增強模塊、模型構建和優化模塊、模型評估和驗證模塊；
17、所述預處理和增強模塊，通過歸一化處理和移動平均去噪，確保輸入數據的質量和一致性，通過lasso回歸降維華人數據增強，提高模型的泛化能力并減少過擬合；
18、所述模型構建和優化模塊，構建包括輸入層、循環層和輸出層的神經網絡模型，選擇優化器和損失函數，并通過調整網絡參數來優化模型結構和性能；
19、所述模型評估和驗證模塊，使用交叉驗證來評估模型的性能，并確保模型的穩定性和準確性，通過系統的參數調整來提高模型的預測能力。
20、一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現基于神經網絡的食源性病原體拉曼光譜分類方法中任一項所述的方法的步驟。
21、一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現基于神經網絡的食源性病原體拉曼光譜分類方法中任一項所述的方法的步驟。
22、本專利技術的有益效果：本專利技術通過利用循環神經網絡的高效數據處理能力顯著提高了食源性病原體拉曼光譜分類的速度和準確性。相較于傳統方法，本專利技術不僅縮短了檢測時間，降低了對昂貴設備的依賴和操作復雜性，還增強了靈敏度和特異性，有效區分高度相似的病原體。通過數據增強和模型優化，提高了模型對未見數據的泛化能力，確保了檢測的穩定性和可靠性，適用于大規模數據處理和實時分析，極大地提升了微生物檢測的效率和應用范圍，這些集成的優點使本專利技術在食源性病原體檢測領域具有顯著的技術進步和實用價值。
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1.基于神經網絡的食源性病原體拉曼光譜分類方法，其特征在于：包括，
2.如權利要求1所述的基于神經網絡的食源性病原體拉曼光譜分類方法，其特征在于：所述預處理包括歸一化處理、移動平均去噪、Lasso回歸降維和數據增強生成新樣本；
3.如權利要求2所述的基于神經網絡的食源性病原體拉曼光譜分類方法，其特征在于：所述Lasso回歸降維包括引入L1懲罰項，對回歸系數的絕對值進行約束，選擇對輸出變量的影響特征，簡化模型結構；
4.如權利要求3所述的基于神經網絡的食源性病原體拉曼光譜分類方法，其特征在于：所述循環神經網絡RNN模型包括輸入層、循環層、批標準化層、激活層、舍棄層、全連接層及輸出層，考慮數據的復雜性和深度學習任務的需求，設置循環層的單元數，使用Python和深度學習庫實現循環網絡層，確定層的數量和每層的節點數，選擇優化器和損失函數；
5.如權利要求4所述的基于神經網絡的食源性病原體拉曼光譜分類方法，其特征在于：所述使用交叉驗證評估模型的性能通過將數據集分為測試集和訓練集，評估模型在不同數據子集上的表現。
6.如權利要求5所
7.如權利要求6所述的基于神經網絡的食源性病原體拉曼光譜分類方法，其特征在于：所述優化網絡配置包括調整神經網絡層的數量和每層的單元數適應模型的復雜性，實施dropout正則化策略減少過擬合，在訓練過程中降低學習率，調整模型并優化性能。
8.一種基于權利要求1-7任一所述的基于神經網絡的食源性病原體拉曼光譜分類方法的系統，其特征在于：包括預處理和增強模塊、模型構建和優化模塊、模型評估和驗證模塊；
9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.基于神經網絡的食源性病原體拉曼光譜分類方法，其特征在于：包括，
2.如權利要求1所述的基于神經網絡的食源性病原體拉曼光譜分類方法，其特征在于：所述預處理包括歸一化處理、移動平均去噪、lasso回歸降維和數據增強生成新樣本；
3.如權利要求2所述的基于神經網絡的食源性病原體拉曼光譜分類方法，其特征在于：所述lasso回歸降維包括引入l1懲罰項，對回歸系數的絕對值進行約束，選擇對輸出變量的影響特征，簡化模型結構；
4.如權利要求3所述的基于神經網絡的食源性病原體拉曼光譜分類方法，其特征在于：所述循環神經網絡rnn模型包括輸入層、循環層、批標準化層、激活層、舍棄層、全連接層及輸出層，考慮數據的復雜性和深度學習任務的需求，設置循環層的單元數，使用python和深度學習庫實現循環網絡層，確定層的數量和每層的節點數，選擇優化器和損失函數；
5.如權利要求4所述的基于神經網絡的食源性病原體拉曼光譜分類方法，其特征在于：所述使用交叉驗證評估模型的性能通過將數據集分為測試集和...
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