[發明專利]一種基于二維相關光譜的香紫蘇油穩定性評價方法

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• 申請號: 201910045195.4
• 申請日: 2019-01-17
• 公開（公告）號: CN109520999A
• 公開（公告）日: 2019-03-26
• 發明（設計）人: 秦云華;李超;陳達;熊文;張承明;金永燦;何天倫;黃志軒;宋子怡;李珍珍
• 申請（專利權）人: 云南中煙工業有限責任公司
• 主分類號: G01N21/65
• 分類號: G01N21/65
• 代理公司: 昆明正原專利商標代理有限公司 53100
• 代理人: 金耀生;亢能

本發明公開了一種基于二維相關光譜的香紫蘇油穩定性評價方法，該方法基于熱擾動二維相關拉曼光譜，記錄熱微擾作用狀態下樣品相應的動態光譜以進行相關分析，由此引入二維小波變換對相關光譜進行高維多尺度分解并分層重構；應用平行因子分析對重構的每一層相關光譜構建子模型；最后通過權重法將各個子模型融合到唯一的統一決策模型，以最終實現香紫蘇油質量穩定性的判斷。相較于常規的拉曼光譜分析，本發明可顯著提升常規拉曼光譜分析模型的分辨精度和靈敏度，由此構建煙用香精原料穩定性的快速評價方法，可以逐步實現煙用香精原料的穩健質量控制，極大促進煙用香精原料的質量控制。

技術領域

本發明涉及香紫蘇油穩定性評價方法，具體涉及一種基于二維相關光譜的香紫蘇油穩定性評價方法。

背景技術

香紫蘇油產自俄羅斯、美國等地，至今已經有幾千年的歷史，是一種重要的煙用天然香原料。香紫蘇油不僅在煙草的增香矯味方面有明顯作用，而且有助于煙草形成醇厚柔綿的煙香風味，實現卷煙產品香氣豐滿、吃味舒適愉快的效果。香紫蘇油的價值遠超其他種類的人工合成香精香料，不法商販為了追求高額利潤，在香紫蘇油中勾兌大量廉價的干擾劑、屏蔽劑，這些劣質摻雜油一旦流入市場可能會對卷煙品質產生巨大的破壞，甚至危及人體健康。因此，迫切需要發展一種能夠快速簡便準確檢測香紫蘇油穩定性評價的方法。

盡管每一種香紫蘇油組成都是極其復雜的體系，但是每一種原油都具有相對固定的組成體系，這一體系就像人的指紋一樣具有各自的特征性，充分利用這些“指紋”的差異性有望實現香紫蘇油的摻雜識別。

然而由于香紫蘇油的拉曼譜峰復雜且重疊嚴重，尤其是所摻雜的各類干擾劑拉曼譜峰特性相近，導致傳統的拉曼光譜對香紫蘇油穩定性評價分辨率較差。

發明內容

為解決上述問題，本發明提供了一種基于二維相關光譜的香紫蘇油穩定性評價方法，結合多尺度建模方法對香紫蘇油的二維相關拉曼光譜信號進行處理，用于篩查香紫蘇油中摻雜物質種類，能夠自適應的提取二維相關光譜中的最佳信息用于摻雜物的定性定量模型建立，進而顯著提升模型的精確度和預測效果。

本發明的技術方案具體如下：

一種基于二維相關光譜的香紫蘇油穩定性評價方法，包括如下步驟：

S1、采集不同香紫蘇油樣品的原始光譜；

S2、根據下式生成步驟S1采集原始光譜的二維相關光譜：

式中：y(v)為輸入光譜矩陣，Φ(v1,v2)為生成的同步相關光譜圖像矩陣，Ψ(v1,v2)為生成的異步相關光譜圖像矩陣。在公式(1)中，y(v₁)^T代表光譜在波長v₁處的強度矢量轉置，y(v₂)代表光譜在波長v₂的強度，兩者的矢量積代表著不同波長處光譜強度變化的相關效應。在公式(2)中，N矩陣為Hilbert-Noda矩陣：

因此，N矩陣最終的表現形式為：

S3、基于S2的二維小波變換和二維相關光譜，選擇最佳小波基對二維相關光譜進行二維小波多尺度分解，得二維小波系數；

S4、對步驟S3所得的二維小波系數進行圖像重構；所述的重構是指對同一樣品的二維相關光譜的分解后的每一層小波系數分別進行重構；

S5、對每一層重構的光譜圖像分別進行多維偏最小二乘建模，得子模型，并得相應組別摻雜濃度預測值，以及每一層重構圖像建模的摻雜濃度均方根誤差；

S6、基于S5的摻雜濃度均方根誤差分配權值，使用該權值將步驟S5所得的子模型進行模型融合，并計算預測均方根誤差和相關系數來評價模型預測效果。