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利用高光谱技术对培养基上细菌（大肠杆菌、李斯特菌和金黄色葡萄球菌）菌落进行快速识别和分类。采集琼脂培养基上细菌菌落的高光谱反射图像（390-1040 nm）,在对波段差图像进行大津阈值分割的基础上自动提取细菌菌落光谱,并建立细菌分类检测的全波长和简化偏最小二乘判别（ PLS-DA）模型。全波长模型对预测集样本的分类准确率和置信预测分类准确率分别为100%和95.9%。此外,利用竞争性自适应重加权算法（ CARS）、遗传算法（ GA）和最小角回归算法（ LARS-Lasso）进行波长优选并建立对应简化模型。