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公开(公告)号：CN113705608A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110837232.2
申请日：2021-07-23
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种利用机器学习和/或人工神经网络模型识别产痹性贝类毒素藻类的方法与应用。本发明通过提取产麻痹性贝毒的藻类或不产麻痹性贝毒的藻类在不同环境条件下的三维荧光光谱信息，运用SVM和CNN模型提取实验藻类的特征峰，通过反复训练模型，并不断优化参数，得到可用于识别产麻痹性贝类毒素和不产麻痹性贝类毒素藻类的机器学习和深度学习模型，能用于产毒藻的识别。本发明对麻痹性贝毒藻类和非麻痹性贝毒藻类判别正确率很高，基本实现了对产毒藻快速准确识别的目的。本发明无需去除荧光原始光谱的瑞利散射，可有效降低数据处理的繁杂程度，提高模型的运行速度，更方便、快捷、准确的对产麻痹性贝类毒素藻类进行判别。
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