【摘 要】
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表面增强拉曼光谱(SERS)是一种新型的物质检测技术,有快速、高效、低损耗率等优点。在进行成分分析时,具有相似结构的待分析物的SERS光谱会出现堆叠的情况,难以采用常规方法
【基金项目】
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浙江省新苗人才计划项目(基于多种数据挖掘方法的SERS鉴别研究2019R426046),浙江省自然科学基金项目(LY19F020022),2017年杭州市社会发展科研项目(20170533B05).
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表面增强拉曼光谱(SERS)是一种新型的物质检测技术,有快速、高效、低损耗率等优点。在进行成分分析时,具有相似结构的待分析物的SERS光谱会出现堆叠的情况,难以采用常规方法区分这类物质。本文基于主成分分析法(PCA)和支持向量机(SVM)相结合的模型对光谱进行分类预测,以同类型的可食用人工合成色素为例,运用SERS和PCA-SVM模型,验证了该分类模型的有效性。结果表明,该方法对不同色素预测的准确度高达98%,且所呈现的结果基本与预期结果相同,具有良好的分类效果。为相似结构物质的SERS信号处理提供依据。
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