[發明專利]一種近紅外光譜無損鑒別山參真偽的方法有效
| 申請號: | 201210134918.6 | 申請日: | 2012-05-03 |
| 公開(公告)號: | CN102636452A | 公開(公告)日: | 2012-08-15 |
| 發明(設計)人: | 盧啟鵬;樊奕辰;彭忠琦;丁海泉;高洪智 | 申請(專利權)人: | 中國科學院長春光學精密機械與物理研究所 |
| 主分類號: | G01N21/35 | 分類號: | G01N21/35 |
| 代理公司: | 長春菁華專利商標代理事務所 22210 | 代理人: | 南小平 |
| 地址: | 130033 吉*** | 國省代碼: | 吉林;22 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 紅外 光譜 無損 鑒別 真偽 方法 | ||
1.一種近紅外光譜無損鑒別山參真偽的方法,其特征在于,該方法的具體實施步驟為:
步驟一:應用近紅外光纖附件采集生長環境及生長年份不同的山參和工藝參的光譜數據,并將獲得的山參和工藝參的光譜數據存入計算機;
步驟二:對步驟一獲得的光譜數據進行數據預處理,獲得山參和工藝參的光譜圖,將山參和工藝參的光譜圖進行比對,根據異常光譜信息選擇光譜信息異常波段,提取出光譜信息異常波段中山參和工藝參的光譜數據;
步驟三:將提取出光譜信息異常波段中山參和工藝參的光譜數據采用主成分分析法提取出主成分變量,將主成分變量作為輸入變量,同時根據提取出的山參和工藝參光譜數據的光譜屬性設定山參和工藝參的屬性代碼,將山參和工藝參的屬性代碼作為目標變量;
步驟四:根據輸入變量和目標變量建立BP人工神經網絡模型;
步驟五:應用近紅外光纖附件采集待鑒別樣品的光譜數據;
步驟六:將獲得的待鑒別樣品的光譜數據進行數據預處理,將處理后的光譜數據經建立的BP人工神經網絡模型進行仿真,輸出待鑒別樣品的預測值,參照步驟三中所設定的山參和工藝參的屬性代碼判斷待鑒別樣品,當待鑒別樣品的預測值與山參屬性代碼匹配時,鑒定為山參,當待鑒別樣品的預測值與工藝參屬性代碼匹配時,鑒定為工藝參。
2.根據權利要求1所述的一種近紅外光譜無損鑒別山參真偽的方法,其特征在于,所述的光譜數據具體指山參和工藝參的蘆、體和須部位的光譜數據。
3.根據權利要求1所述的一種近紅外光譜無損鑒別山參真偽的方法,其特征在于,所述的將提取出的山參和工藝參的光譜數據采用主成分分析法提取出主成分變量具體為:所述的將測得的光譜數據采用主成分分析法提取出主成分變量具體為:山參樣品的光譜數據經主成分分析,當前n個主成分的累積貢獻率達到99%以上,則提取前n個的主成分。
4.根據權利要求1所述的一種近紅外光譜無損鑒別山參真偽的方法,其特征在于,所述的數據預處理是指將采集直接得到的山參和工藝參的光譜數據中的雜散光及基線漂移去除。
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