[發明專利]一種基于太赫茲時域光譜的香豆素類食品添加劑鑒別方法

在審

• 申請號: 202110891344.6
• 申請日: 2021-08-04
• 公開（公告）號: CN113504200A
• 公開（公告）日: 2021-10-15
• 發明（設計）人: 陳濤;馬靈杰;張活;殷賢華;許川佩
• 申請（專利權）人: 桂林電子科技大學
• 主分類號: G01N21/3586
• 分類號: G01N21/3586;G06K9/62;G06K9/00
• 代理公司: 四川鼎韜律師事務所 51332
• 代理人: 溫利平

1.一種基于太赫茲時域光譜的香豆素類食品添加劑鑒別方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)、將香豆素類食品添加劑作為樣品研磨成粉末狀，并與高密度聚乙烯按適當比例進行混合，制成實驗樣片；

(2)、利用太赫茲時域光譜系統，采用透射測量模式對實驗樣片進行測量，獲得太赫茲時域光譜參考信號E_ref(t)和樣品信號E_sam(t)；

(3)、利用傅里葉變換、高斯窗處理、數據平滑等方法對太赫茲時域光譜參考信號E_ref(t)和樣品信號E_sam(t)進行處理，得到太赫茲頻域光譜參考信號E_ref(ω)和樣品信號E_sam(ω)，并依據太赫茲頻域光譜參考信號E_ref(ω)和樣品信號E_sam(ω)計算出樣品吸收度光譜；

(4)、利用主成分分析(PCA)和流形學習t分布隨機鄰域嵌入(t-SNE)聯用的方法(P-t-SNE)對吸收度光譜進行特征提取，得到特征數據；

(5)、將每種香豆素類食品添加劑按照步驟(1)制作多片實驗樣片，并按照步驟(2)到(4)進行處理，得到每種香豆素類食品添加劑的多組特征數據，所有種類香豆素類食品添加劑的多組特征數據構成校正集；

(6)、構建一分類鑒別模型；

(7)、將校正集的特征數據進行歸一化處理，將香豆素類食品添加劑的類別作為標簽，與對應的歸一化處理后的特征數據送入鑒別模型對其進行訓練，得到最佳分類鑒別模型；

(8)、對于未知香豆素類食品添加劑，按照步驟(1)的方法進行處理，制成實驗樣本，然后按照步驟(2)～(4)的方法進行處理，得到特征數據并進行歸一化處理，然后送入最佳分類鑒別模型，得到其類別。

2.根據權利要求1所述的基于太赫茲時域光譜的香豆素類食品添加劑鑒別方法，其特征在于，所述構建一分類鑒別模型為：

將支持向量機算法的參數選擇與優化過程看作一個在一定范圍對滿足約束條件的參數進行搜索的參數搜索問題，應用差分進化灰狼優化算法確定懲罰因子c和核函數參數g兩個參數，建立差分進化灰狼優化-支持向量機模型(DEGWO-SVM)作為分類鑒別模型。

3.根據權利要求1所述的基于太赫茲時域光譜的香豆素類食品添加劑鑒別方法，其特征在于，所述將香豆素類食品添加劑作為樣品研磨成粉末狀，并與高密度聚乙烯進行混合，制成實驗樣片為：

首先，將香豆素類食品添加劑固體粉末放于真空恒溫干燥箱內進行干燥，溫度設為50℃，干燥2～3h，目的是減小因粉末受潮后水分對太赫茲波吸收而對實驗結果產生影響；其次，利用瑪瑙研缽對干燥好的固體粉末進行研磨，研磨至200目左右，目的是減小粉末顆粒大小不均勻而產生的散射影響；然后，對電子分析天平進行校準，并利用校準后的電子分析天平對固體粉末進行稱量；最后，將固體粉末與高密度聚乙烯按進行混合，并均勻地裝入模具中，使用壓片機進行壓片(壓力8～10MPa，時間1～2min)。

4.根據權利要求1所述的基于太赫茲時域光譜的香豆素類食品添加劑鑒別方法，其特征在于，所述樣品吸收度光譜為：