[發明專利]基于CARS-PLS-DA模型快速檢測三七品質的方法

在審

• 申請號: 201810028908.1
• 申請日: 2018-01-12
• 公開（公告）號: CN108226084A
• 公開（公告）日: 2018-06-29
• 發明（設計）人: 付才力;李穎;陳雨濃;楊傅佳;蘇凌珊;劉前
• 申請（專利權）人: 福州大學
• 主分類號: G01N21/3563
• 分類號: G01N21/3563;G01N21/359
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 蔡學俊;丘鴻超

1.一種基于CARS-PLS-DA模型快速檢測三七品質的方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：收集不同品質的三七樣品，根據頭數劃分三七的品質；

步驟2：每個樣品均在60 ℃的烘箱中干燥，粉碎后過篩，存放于自封袋置于干燥器中備用；

步驟3：設置近紅外光譜分析儀的參數，采集樣品的近紅外光譜；

步驟4：構建CARS-PLS-DA判別模型，確定最佳因子數；

步驟5：將待測三七樣品執行步驟2、步驟3，并代入步驟4構建的模型中，得到待測三七樣品的品質。

2.根據權利要求1所述基于CARS-PLS-DA模型快速檢測三七品質的方法，其特征在于，步驟3中，近紅外光譜分析儀的參數設置為：

掃描范圍為4000-10000，分辨率為8，掃描次數為32次；在室溫下測定，每次稱取樣品10g，置于旋轉樣品杯中掃描光譜，用空氣作為測量背景，空氣濕度為60％；每個樣品采集3條光譜。

3.根據權利要求1所述基于CARS-PLS-DA模型快速檢測三七品質的方法，其特征在于：

步驟1中，三七樣品包括：20頭、30頭、40頭和60頭三七；

步驟4中，構建CARS-PLS-DA判別模型的具體步驟為：

步驟4a：將20頭、30頭、40頭和60頭三七，對每一種品質的三七樣品分別采集80條光譜，獲得的波長變量總數為N，構建320*N維光譜矩陣，在Matlab中進行建模；

步驟4b：通過競爭性自適應重加權算法（CARS）提取特征波長，獲得經過特征波長提取后的簡化矩陣；

步驟4c：劃分訓練集和預測集，對于每一種品質的三七樣品，前40條光譜對應為訓練集，后40條光譜對應為預測集，并對每一種品質的三七樣品依次配置分類變量為1、2、3、4；

步驟4d：求PLS-DA模型最佳因子數；

步驟4e：利用訓練集訓練PLS-DA模型；

步驟4f：利用訓練PLS-DA模型計算訓練集樣本的模型值。

4.根據權利要求3所述基于CARS-PLS-DA模型快速檢測三七品質的方法，其特征在于，步驟4中，所述最佳因子數為11。

5.根據權利要求3所述基于CARS-PLS-DA模型快速檢測三七品質的方法，其特征在于，步驟5中代入步驟4構建的模型中，得到待測三七樣品的品質的具體步驟為：根據PLS-DA模型的模型值，計算判別結果，其中模型值大于等于0.5并小于1.5為20頭三七、模型值大于等于1.5并小于2.5為30頭三七、模型值大于等于2.5并小于3.5為40頭三七、模型值大于等于3.5并小于4.5為60頭三七。

6.根據權利要求5所述基于CARS-PLS-DA模型快速檢測三七品質的方法，其特征在于：所述待測三七樣品對應的光譜構成預測集，通過對預測集的判別，得到預測準確率。