[發明專利]一種ATR-FTIR結合RBF神經網絡對市售西紅花產地溯源的方法

有效

• 申請號: 201910494461.1
• 申請日: 2019-06-06
• 公開（公告）號: CN110376153B
• 公開（公告）日: 2022-06-17
• 發明（設計）人: 姚沖;錢曉東;李麗琴
• 申請（專利權）人: 湖州市中心醫院
• 主分類號: G01N21/3563
• 分類號: G01N21/3563;G06F30/20;G06N3/04
• 代理公司: 杭州杭誠專利事務所有限公司 33109
• 代理人: 尉偉敏;何俊

1.一種ATR-FTIR結合RBF神經網絡對市售西紅花產地溯源的方法，其特征在于包括以下步驟：

1）樣品預處理：對待檢的西紅花干燥柱頭樣品進行粉碎、干燥處理，得到西紅花樣品粉末；

2）紅外光譜數據采集：將ZnSe ATR附件放置于FTIR光譜儀中，將西紅花樣品粉末置于ZnSe晶體與校正壓力裝置之間的凹槽內，每次所用機械校正壓力保持不變，測定樣品的ATR-FTIR數據；測定前對背景進行掃描，得到的紅外光譜采用自動校正方法進行基線校正；

3）光譜數據預處理：選取步驟2）所得數據中波段為500-1180cm^-1與1490-1800cm^-1部分數據，將其導入SIMCA-P 11.5軟件中，進行小波去噪法數據預處理；

4）代入模型：將步驟3）所得數據代入RBF神經網絡溯源模型中，根據結果判斷樣品的產地；

所述RBF神經網絡溯源模型的建立方法如下：

A）樣品預處理：與步驟1）的區別在于，所述樣品取自各大產地；

B）紅外光譜數據采集：同步驟2）；

C）光譜數據預處理：同步驟3）；

D）模型建立：將各產地的樣品隨機分為兩部分：訓練集和測試集；所述訓練集用于建立模型，所述測試集用于驗證模型；將步驟C）預處理后數據作為輸入變量，產地變量作為輸出變量導入MATLAB，數據進行歸一化處理，得到模型；在模型建立過程中，選擇6個神經元，學習速度為0.05，誤差為0.65*10^-3，迭代次數為5000次。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟1）中，所述西紅花樣品在收集后儲存于干燥環境中。

3.如權利要求1或2所述的方法，其特征在于，步驟1）中，所述西紅花樣品粉碎過60-100目篩；干燥條件為35-45℃、20-30h。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟2）中，儀器操作環境溫度為18-22℃。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟D）中，所述訓練集和測試集的數量比為（2.5-3.5）:1。

6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟4）中，所述產地分為中國產地、地中海地區產地、伊朗-阿富汗產地。