一种基于智能拉曼技术的细菌性肺炎病原菌鉴别方法

本发明涉及一种基于智能拉曼技术的细菌性肺炎病原菌鉴别方法，包括以下步骤：S1.根据革兰氏染色特性分类方式或者在细菌性肺炎感染中细菌种类的出现频率设置类型标签，并根据类型标签选择已知菌株，对已知菌株的拉曼光谱数据进行采集；S2.对拉曼光谱数据采用波数提取、减除背景、平滑降噪和归一化的预处理；S3.根据AlexNet模型构建分类模型；S4.将预处理后的拉曼光谱数据分为训练集和验证集，并将训练集和验证集以及对应的类型标签输入分类模型中训练，得到训练后的分类模型；S5.利用拉曼光谱仪采集被测细菌的拉曼光谱数据，进行预处理之后输入训练后的分类模型，得到被测细菌的种类。本发明通过建立分类模型对细菌鉴别，降低操作复杂性，缩短鉴别时间。