细胞培养基包括复杂的成分，如碳水化合物、蛋白质、维生素和矿物质等，其一致性对于生物医学研究和生产应用至关重要。然而，传统的培养基分析方法（如色谱法或质谱法）成本高且耗时长。本工作提出了一种创新方法，将优化的卷积神经网络（CNN）与拉曼光谱技术相结合，用于培养基的识别鉴定。论文比较了PCA-SVM、原始CNN和优化CNN在培养基识别中的性能。PCA-SVM的准确率和精确率分别达到99.19%和98.39%。原始CNN由于训练数据集有限，准确率仅为71.89%。而优化后的CNN模型在识别不同培养基时达到了100%的完美准确率。为了避免过拟合风险，还进行了额外的外部测试，结果证实优化的CNN在识别来自不同型号和批次的培养基时表现出高效性，并具有较强的泛化能力。本研究的发现为制药公司提供了一种高效且成本效益高的方法，以确保培养基的一致性，这对于可靠的生物研究和生产至关重要。