[發明專利]利用機器學習和/或人工神經網絡模型識別產痹性貝類毒素藻類的方法與應用

在審

• 申請號: 202110837232.2
• 申請日: 2021-07-23
• 公開（公告）號: CN113705608A
• 公開（公告）日: 2021-11-26
• 發明（設計）人: 江天久;徐薇;紐杰;茍偲鈺;甘雯玉;張帥
• 申請（專利權）人: 暨南大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 蘇運貞

1.一種利用機器學習和/或人工神經網絡模型識別產痹性貝類毒素藻類的方法，其特征在于包括如下步驟：

(1)測定微藻在不同溫度、鹽度和光照強度下各生長期的三維熒光，得到微藻細胞的三維熒光光譜數據信息并將光譜文件轉成TXT文件儲存；其中，微藻包括產麻痹性貝毒微藻和不產麻痹性貝毒微藻；

(2)通過MATLAB讀取步驟(1)所有TXT文件，并將每個TXT中的光譜信息數據信息進行最大歸一化處理；

(3)運用SVM模型和CNN模型分別提取實驗藻類的特征峰，通過對模型進行多次訓練，模型不斷學習特異性光譜特征信息，得到訓練后的SVM模型和CNN模型；

(4)測定待測藻類的三維熒光光譜數據；將得到的待測藻類的三維熒光光譜數據進行歸一化處理，運用訓練后的SVM模型和CNN模型進行識別待測藻類是否為產痹性貝類毒素藻類。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：

步驟(1)中所述的生長期包括對數期、穩定期和衰亡期；

步驟(1)中所述的產麻痹性貝毒微藻的株數為3株以上；

步驟(1)中所述的不產麻痹性貝毒微藻的株數為18株以上。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于：

所述的產麻痹性貝毒微藻為微小亞歷山大藻(Alexandrium minimum)AMSY、鏈狀裸甲藻(Gymnodinium catenatum)GCFC和塔瑪亞歷山大藻(Alexandrium tamarense)ATHK；

所述的不產麻痹性貝毒微藻為塔瑪亞歷山大藻(A.tamarense)ATCZ、前溝藻(A.carterae)ACCZ、東海原甲藻(P.donghaiense)PDCZ、利馬原甲藻(P.lima)PLCZ、利馬原甲藻(P.lima)PLCZ1、米氏凱倫藻(K.mikimotoi)KMCZ、血紅哈卡藻(A.sanguinea)ASCZ、杜氏鹽藻(D.salina)DSCZ、亞心形爿藻(P.subcordiformis)PSCZ、黃綠等鞭金藻(I.galbana)IGCZ、等鞭金藻(I.galbana)IGC1、海洋卡盾藻(C.marina)CMHK、卵圓卡盾藻(C.ovata)COHK、赤潮異灣藻(H.akashiwo)HACZ、小定鞭藻(P.parvum)PPCZ、柔弱角毛藻(C.debilis)CDCZ、中肋骨條藻(S.costatum)SCCZ、尖刺擬菱形藻(P.pungens)PP1CZ和小球藻(C.vulgaris)CVCZ中的至少十八種。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：

步驟(1)和步驟(4)中所述的三維熒光數據通過使用熒光分光光度計掃描獲得，激發波長范圍為400～600nm，發射波長范圍為650～750nm，步長設置為5nm，狹縫寬度設置為10nm，掃描速度設置為30000nm/s，信號積分時間為0.004s，生長期隔天測一次。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：

步驟(1)中所述的光照強度為60μmol m^-2s^-1～200μmol m^-2s^-1；

步驟(1)中所述的溫度為16℃～28℃；

步驟(1)中所述的鹽度為25‰～35‰。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：

步驟(2)中所述的最大歸一化的處理方法如下：

X*＝[X_n-X_min]/[X_max-X_min]；

X_n：各個頻點的熒光強度；

X_max：熒光強度最大值；

X_min：熒光強度最小值；

X*：歸一化所得熒光光譜的相對強度值。