[發(fā)明專利]一種快速無損評定名貴藥材年限的方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310300476.2
• 申請日: 2013-07-15
• 公開（公告）號: CN103389323A
• 公開（公告）日: 2013-11-13
• 發(fā)明（設計）人: 王俊;崔紹慶
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江大學
• 主分類號: G01N27/00
• 分類號: G01N27/00
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 周烽

1.一種快速無損評定名貴藥材年限的方法，其特征在于，包括如下步驟：

（1）將已知年限的某種名貴藥材根莖表面去雜，洗凈，在陰涼處蒸干水分，挑選表面完好無破損的不同年限名貴藥材根莖作為建模樣品，將不同年限的建模樣品放入相同大小的密閉頂空進樣瓶內(nèi)，室溫下放置90min-120min，使建模樣品的香氣濃度達到飽和；

（2）抽取建模樣品的飽和頂空氣體，注入到智能香氣敏感系統(tǒng)中，設置檢測時間為120s-160s，清洗時間為180s-240s，氣體流速為200ml/min-400ml/min，氣敏傳感器陣列與香氣成分發(fā)生反應，產(chǎn)生響應信號，生成的信號被送到信號調(diào)理單元進行放大、濾波、模數(shù)轉(zhuǎn)換處理后，得到傳感器陣列響應值；

（3）智能香氣敏感系統(tǒng)檢測人參樣品的傳感器響應值是一個數(shù)據(jù)矩陣，由多根傳感器在的響應值組成，選用各氣敏傳感器響應穩(wěn)定后的最大值作為原始數(shù)據(jù)，采用逐步判別篩選變量法對18根傳感器陣列進行優(yōu)化的原則是根據(jù)Wilks’lambda統(tǒng)計量Λ值篩選變量，傳感器Λ值越小，對香氣貢獻率就越大，依次選用Λ值最小的7根傳感器作為優(yōu)化組，得到優(yōu)化后的傳感器組合；

選擇各傳感器的響應值作為原始數(shù)據(jù)，分別用最大值法，微分法，積分法和小波分析法4種不同的方法對傳感器原始數(shù)據(jù)進行特征提取；

最大值特征提取法是選擇每根傳感器響應值最大值作為特征值，微分特征提取方法的表達式為：

其中，n表示系統(tǒng)對一個樣品采樣點數(shù)，本例中為120；

x_i?一個測試樣本響應值中的第i個測試值；

表示采樣點時間，本例為1秒；

K為平均微分值，即特征值；

積分特征提取方法的表達式為：

其中，f（t）為傳感器響應曲線，t為積分時間，在本發(fā)明專利中，t=120s；

基于小波分析法進行特征值提取的方法是：選擇時頻窗口小，正交性和規(guī)則性好的Daubechies小波（db3）作為小波基，根據(jù)對比重構(gòu)效果和原始信號數(shù)值誤差值變化，選取3層分解尺度，分解后得到第三層的低頻近似系數(shù)數(shù)列CA₃，定義小波特征值為W，其計算公式為：

其中，W為基于小波分析法提取的特征值；i=1，2，3…n，?n為低頻近似系數(shù)的個數(shù)；a_3i為第3層分解結(jié)構(gòu)的低頻近似系數(shù)，由于其數(shù)值較大，便于數(shù)據(jù)運算，故對結(jié)果取對數(shù)；

（4）選用優(yōu)化后傳感器組合的4種不同特征值為原始數(shù)據(jù)，分別采用主成分分析法和線性判別分析法進行模式識別分析驗證，選取區(qū)分效果最好和貢獻率最高的一組特征值作為預測模型的訓練值；采用線性回歸模型建立優(yōu)化后傳感器陣列響應值與人參年限之間的定量預測模型：

表達式為：Y=a1*X1+……+ai*Xi+……?a₇*X₇+?b;?其中，Y為年限，X_i表示傳感器響應值，a_i和b均為常數(shù)；

（5）按照步驟1和2測得未知年限的待測樣品的香氣的傳感器響應值，按照步驟3結(jié)果，選取優(yōu)化后的傳感器組合為目標傳感器，計算基于小波分析的特征值，并帶入步驟4）預測模型中，預測待測樣品的樣品年限。