[發(fā)明專利]一種快速預測河南石斛摻偽霍山石斛的方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202110460864.1
• 申請日: 2021-04-27
• 公開（公告）號: CN113176227A
• 公開（公告）日: 2021-07-27
• 發(fā)明（設計）人: 陳乃東;郝經(jīng)文;秦朝鳳;李強;朱安玲;劉孝全;徐惠敏;楊維瀚
• 申請（專利權）人: 皖西學院
• 主分類號: G01N21/3563
• 分類號: G01N21/3563;G06F17/18
• 代理公司: 合肥市浩智運專利代理事務所(普通合伙) 34124
• 代理人: 葉濛濛

1.一種快速預測河南石斛摻偽霍山石斛的方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)摻偽霍山石斛粉末樣品的制備

將收集的新鮮霍山石斛莖和河南石斛莖進行挑揀、清洗除雜、切段凍干、粉碎過篩后，收集顆粒大小為60-100目的霍山石斛莖粉末和河南石斛莖粉末，按照質(zhì)量比為將河南石斛莖粉末和霍山石斛莖粉末按不同比例混合，得到21組摻偽樣品，每組摻偽樣品設置10個平行樣品，密封保存?zhèn)溆茫渲泻幽鲜o粉末和霍山石斛莖粉末的質(zhì)量比例范圍在0-100％之間；

(2)紅外光譜采集

將步驟(1)中制得的210份摻偽樣品，使用傅里葉變換衰減全反射中紅外光譜儀采集每份摻偽樣品的中紅外光譜圖，每份樣品多次采集，獲得原始光譜，用于平均譜圖計算；

(3)光譜預處理

對摻偽樣品的中紅外光譜圖進行基線校正和平均譜圖計算，消除因人工取樣誤差，導致的譜圖差異，再將平均譜移動15個數(shù)據(jù)點，采用光譜平滑法，消除因檢測環(huán)境引起的光譜噪聲，通過比較最小二乘法交叉驗證模型的R²值和均方根誤差RMSECV值，采用8種光譜預處理方法，通過比較交叉驗證模型的R²值和均方根誤差值RMSECV值，進行光譜預處理方法的篩選；

(4)光譜特征性波長的篩選

比較移動窗口偏最小二乘法、蒙特卡羅無信息變量消除法和區(qū)間隨機蛙法三種不同的波長選擇方法，得到了建立預測模型的有效波長，以提高模型計算工作量和準確性；

(5)摻偽量預測

使用摻偽定量模型，預測摻偽樣品的摻偽量；通過偏最小二乘方法建立105份摻偽石斛樣品作為校正集，其光譜圖特征波長變量與摻偽量之間建立摻偽定量。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種快速預測河南石斛摻偽霍山石斛的方法，其特征在于：所述步驟(1)的21組摻偽樣品中，河南石斛莖粉末和霍山石斛莖粉末的質(zhì)量之比分別為：0％，5％，10％，15％，20％，25％，30％，35％，40％，45％，50％，55％，60％，65％，70％，75％，80％，85％，90％，95％，100％。

3.根據(jù)權利要求2所述的一種快速預測河南石斛摻偽霍山石斛的方法，其特征在于：所述步驟(1)中每份摻偽樣品的總質(zhì)量控制在500mg。

4.根據(jù)權利要求1所述的一種快速預測河南石斛摻偽霍山石斛的方法，其特征在于：所述步驟(1)中樣品于-20℃下密封保存?zhèn)溆茫@樣以保證其石斛藥材穩(wěn)定性。

5.根據(jù)權利要求1所述的一種快速預測河南石斛摻偽霍山石斛的方法，其特征在于：所述步驟(2)中紅外光譜儀配備AIR附件。

6.根據(jù)權利要求5所述的一種快速預測河南石斛摻偽霍山石斛的方法，其特征在于：所述步驟(2)中紅外光譜儀光譜采集的相關參數(shù)設置為：測定范圍4000-400cm^-1、掃描次數(shù)為32次、分辨率為4.0cm^-1、采集數(shù)據(jù)點為7467個，同一樣品反復采集6次，獲得中紅外原始光譜圖。

7.根據(jù)權利要求1所述的一種快速預測河南石斛摻偽霍山石斛的方法，其特征在于：所述步驟(2)中對同一樣品采集的6次中紅外光譜原始譜圖進行基線校正和平均譜圖計算，獲得其平均譜，以消除因人工取樣誤差，導致的譜圖差異。

8.根據(jù)權利要求1所述的一種快速預測河南石斛摻偽霍山石斛的方法，其特征在于：所述步驟(3)中將平均譜移動15個數(shù)據(jù)點，采用光譜平滑法減少檢測環(huán)境導致的光譜噪聲。

9.根據(jù)權利要求1所述的一種快速預測河南石斛摻偽霍山石斛的方法，其特征在于：所述步驟(3)中8種光譜預處理方法為多元散射校正法、標準正態(tài)變化法、一階導數(shù)法、二階導數(shù)法、多元散射校正加一階導數(shù)法、多元散射校正加二階導數(shù)法、標準正態(tài)變化加一階導數(shù)法和標準正態(tài)變化加二階導數(shù)法。

10.根據(jù)權利要求1所述的一種快速預測河南石斛摻偽霍山石斛的方法，其特征在于：所述步驟(5)中用摻偽定量模型預測所述摻偽石斛樣品的摻偽量，具體為通過偏最小二乘法建立1/2總樣品數(shù)校正集摻偽石斛樣品的光譜圖特征變量與摻偽量之間的摻偽定量模型，并利用該摻偽定量模型對1/2總樣品數(shù)份預測集摻偽霍山石斛樣品的摻偽量進行驗證。