[發(fā)明專利]一種假高粱及其近似物種的快速檢測方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410042766.6
• 申請日: 2014-01-28
• 公開（公告）號: CN103743705A
• 公開（公告）日: 2014-04-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 林萍;陳永明;胡國文
• 申請（專利權(quán)）人: 鹽城工學(xué)院
• 主分類號: G01N21/359
• 分類號: G01N21/359
• 代理公司: 南京瑞弘專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 32249
• 代理人: 馮慧

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及出入境檢驗檢疫領(lǐng)域，特別涉及一種假高粱及其近似物種的快速檢測方法。

背景技術(shù)

高粱屬(Sorghum)有多種植物作為糧食、飼料和工業(yè)用原料在世界各個干旱地區(qū)被廣泛種植。但是高粱屬中也有相當(dāng)一部分屬于入侵植物或具有入侵性的種類，其中最具代表性的有假高粱(S.halepense(L.Pers))。假高梁是世界十大惡性雜草之一，它能以根狀莖和種子共同繁殖，破壞我國植被多樣性能力強(qiáng)，其危害大、繁殖快、難防治，是我國進(jìn)境植物檢疫性有害生物。假高粱原僅在福建、廣東、臺灣地區(qū)有引種分布，但隨著糧食進(jìn)口數(shù)量的不斷增大，在海南、廣西等10多個省及直轄市報道曾有假高粱的分布。高粱(Sorghumbicolor)、黑高梁(S.almum)及蘇丹草(S.sudanense)是假高粱的近緣種，在形態(tài)上與假高粱十分相似，雖然形態(tài)近似，但檢疫地位卻不盡相同，黑高梁屬于入侵性種類，而高梁和蘇丹草則屬于栽培經(jīng)濟(jì)作物可作為牧草，沒有表現(xiàn)出人侵性。因此，正確鑒定高粱屬植物，在口岸檢疫上具有重要應(yīng)用價值。現(xiàn)有的針對高粱屬植物的鑒定分類方法是基于細(xì)胞學(xué)方法及DNA檢測進(jìn)行區(qū)別，這些方法耗時長，操作過程復(fù)雜。本發(fā)明提供一種快速簡便無損的分析方法對高粱屬的植物進(jìn)行鑒別。

紅外光譜技術(shù)以其具有的“指紋”特性，近年來越來越受到人們的重視。紅外光譜法是一種快速簡便無損的分析方法，可以反映物質(zhì)內(nèi)部的有機(jī)成分，特別是C-H、O-H、N-H等基閉的倍頻和合頻吸收，可用于定量測定物質(zhì)有機(jī)物質(zhì)的含量。紅外光譜法已被廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、食品、飼料、醫(yī)藥、石油化工等行業(yè)。國內(nèi)外很多學(xué)者利用近紅外光譜技術(shù)進(jìn)行物質(zhì)品種鑒別。在高粱屬種子快速檢測研究中具有廣泛的應(yīng)用潛力。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決現(xiàn)有口岸檢疫檢測技術(shù)存在的問題，本發(fā)明提供一種快速簡便無損的分類鑒定方法對相類似的高粱屬種子進(jìn)行鑒別，該發(fā)明在口岸檢疫上具有重要應(yīng)用價值。

一種基于近紅外光譜的假高粱及其近似物種的快速檢測方法，包括如下步驟：

1)利用近紅外光譜儀采集已知樣本的原始光譜數(shù)據(jù)，并對采集到的原始光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理；

2)運(yùn)用遺傳算法抽取原始光譜數(shù)據(jù)的15個特征波長的原始光譜數(shù)據(jù)；

3)對步驟（2）抽取的15個特征波長的原始光譜數(shù)據(jù)依次運(yùn)用偏最小二乘法進(jìn)行模式特征分析、再經(jīng)過交互驗證判別法完成特征提取、最后建立三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

4)采用步驟（3）建立的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對未知樣本進(jìn)行預(yù)測。

所述采集原始光譜數(shù)據(jù)的波長范圍為325-1075nm。

所述已知樣本均用直徑為40-50mm，高度8-10mm的培養(yǎng)皿盛裝，每個培養(yǎng)皿裝滿作為一個實驗樣本。

所述近紅外光譜儀置于已知樣本的正上方，距已知樣本表面90-100mm；分析譜區(qū)采用了部分的掃描區(qū)間進(jìn)行分析，采用500-750nm范圍的數(shù)據(jù)，間隔點為3，即在500-750nm區(qū)間每三個波長點選取一個數(shù)據(jù)點。

所述原始光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法依次為：先對原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行SavitzkyGolayDerivatives處理；再采用Savitzky-Golay平滑法對原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，選用平滑點數(shù)為9；最后對原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行SNV處理。運(yùn)用遺傳算法抽取15個特征波長分別是：543nm，378nm，747nm，817nm，730nm，545nm，610nm，663nm，915nm，676nm，582nm，506nm，756nm，459nm，446nm。

所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法如下：首先采用主成分分析對抽取的15個特征波長的原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮和降維，得到的主成分作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分3層即輸入層、隱含層和輸出層，采用sigmoid激發(fā)函數(shù)，并運(yùn)用改進(jìn)的BP算法——LevenberMarquardt方法。

所述網(wǎng)絡(luò)輸入層、隱含層、輸出層節(jié)點數(shù)分別為7、7、1，其中輸入層的7個節(jié)點來自PLS分析得到的主成分；最小訓(xùn)練速率為0.1，訓(xùn)練迭代次數(shù)為1000次。