简介： 本发明涉及重金属检测技术领域，具体涉及一种贝类重金属污染快速检测方法。该方法先制备样本；再对样本进行高光谱图像采集、校正和数据提取及预处理；之后对数据进行基于邻域证据决策的波段选择，提取特征波段子集；然后建立分类检测模型，该分类检测模型包括量子神经网络分类器和集成学习分类器，量子神经网络分类器利用已选波段子集对贝类进行污染与无污染检测分类，集成学习分类器利用已选波段子集对贝类进行不同种类重金属污染鉴别分类；最后得出样本的检测结果。该方法利用高光谱检测技术进行样品数据采集，通过邻域证据决策理论进行波段选择，应用量子神经网络和集成学习分类器进行分类检测，操作简便快速，有较好的测试重现性，分析过程中不需要任何化学试剂辅助，对环境无污染性。