基于IABC-SVR算法的拉曼光谱定量分析山羊血清蛋白含量

摘要：

提出了一种基于拉曼光谱和改进人工蜂群算法优化支持向量机回归(IABC-SVR)算法快速定量检测山羊血清蛋白含量的方法.传统人工蜂群算法在数据区域规模较大时,收敛速度逐渐减慢,出现效率低、精准度下降、局部最优解概率高等问题.所提出的算法解决了这些问题,使算法在进化前期避免陷入局部最优解,在进化中后期能够保持解的全局搜索能力.常规测定血清蛋白总量的方法通常采用凯氏定氮法、双缩脲法等,但存在时效慢、污染样本等缺点.采用拉曼光谱法进行检测,具有快速、无损的优点.以山羊血清为分析对象,按一定体积比配置35组待测样本,用拉曼光谱仪采集拉曼光谱,光谱采集范围为300～1300 cm-1,采用基线矫正去除荧光背景,使用Savitzky-Golay光谱平滑法对原始光谱进行平滑处理,归一化处理光谱数据,并对拉曼光谱特征峰进行归属.实验结果表明,拉曼光谱能够表征血清中主要化学集团的信息,且由于官能团浓度差异,光谱特征峰强度随浓度变化明显,因此基于特征峰信息可以测定血清蛋白总量.实验中,以购买的山羊血清蛋白含量为基准,通过配置样本的体积比得到各组待测血清样本的蛋白含量,配置的单个液体样本体积为3 m L,随机选取8组实验样本作为模型测试集,剩余27组作为模型训练集.以经过处理的光谱特征峰强度和对应的血清蛋白含量分别作为模型的输入值及输出值,建立IABC-SVR,ABC-SVR和BP三种算法的定量模型,对测试集血清蛋白总量进行预测.最后通过均方差(MSE),相关系数(r)与建模时间分别进行对比,结果表明通过IABC-SVR建立的山羊血清蛋白定量矫正模型效果最佳,模型的相关系数为0.99027,均方误差为0.2443,建模时间为1.9s,预测值方差均小于0.001g·mL-1,预测准确率为99.8％.实验结果表明,应用激光拉曼光谱技术结合IABC-SVR算法,对快速定量检测山羊血清蛋白含量,具有较高的准确率和稳定性.

关键词：激光拉曼光谱、血清蛋白、改进人工蜂群优化、支持向量机回归、定量分析

所属期刊栏目：41

分类号：TN247(光电子技术、激光技术)

资助基金：国家自然科学基金项目;燕山大学博士基金项目;燕山大学"新锐工程"人才支持计划项目资助

在线出版日期：2021-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：540-545