一种宁夏枸杞的三维荧光光谱鉴别方法

摘要

本发明涉及一种宁夏枸杞的三维荧光光谱鉴别方法，其特点是，包括如下步骤：1)采集校正集：选取至少10个宁夏产地枸杞干果样品及至少10个其它产地枸杞干果样本作为校正样品集，将所有校正样品加热干燥，再冷却至室温，然后用粉碎机粉碎成粉末，使用具有三维荧光光谱扫描功能的荧光光谱仪和固体样品测试附件，依次采集宁夏产地枸杞粉末样品和其它产地枸杞粉末样品的三维荧光光谱图，作为宁夏产地枸杞和其它产地枸杞的校正集。与现有技术相比，本发明提供了一种简便、快速、可靠的分析方法。

主权项

一种宁夏枸杞的三维荧光光谱鉴别方法，其特征在于，包括如下步骤：1)采集校正集：选取至少10个宁夏产地枸杞干果样品及至少10个其它产地枸杞干果样本作为校正样品集，将所有校正样品加热干燥，再冷却至室温，然后用粉碎机粉碎成粉末，使用具有三维荧光光谱扫描功能的荧光光谱仪和固体样品测试附件，依次采集宁夏产地枸杞粉末样品和其它产地枸杞粉末样品的三维荧光光谱图，作为宁夏产地枸杞和其它产地枸杞的校正集；2)建立定性鉴别模型：使用科学计算软件MATLAB建立定性鉴别模型，具体步骤及模型参数如下：将已采集的校正样品的三维荧光光谱从荧光光谱仪配套的电脑测试软件中导出，再导入科学计算软件MATLAB，构建成为N×Em×Ex形式的原始三维荧光矩阵，其中N代表校正集样品数目，Em代表发射波长数目，Ex代表激发波长数目；对原始三维荧光矩阵进行去散射、平滑和归一化处理得到处理后的三维荧光矩阵；利用平行因子分析法将处理后的三维荧光矩阵分解为得分矩阵和负载矩阵；将该得分矩阵作为输入向量，将枸杞产地判定预设值作为输出向量，并且将枸杞产地判定预设值中宁夏产地枸杞预设值为1，其它产地枸杞预设值为0，建立BP神经网络，并进行网络训练；3)测定待测样品：将待测枸杞干果样品加热干燥后，用粉碎机粉碎成粉末，使用与步骤1)中相同的荧光光谱仪和固体样品测试附件采集待测枸杞干果样品的三维荧光光谱图，再将已采集的待测枸杞干果样品的三维荧光光谱从荧光光谱仪配套的电脑测试软件中导出，然后导入科学计算软件MATLAB中，构建与步骤2)中相同形式的待测样品的三维荧光矩阵，并进行去散射、平滑和归一化处理；将处理后的待测样品三维荧光矩阵进行平行因子分析，得到待测样品的得分矩阵，将该得分矩阵作为已经训练好的BP神经网络的输入向量进行预测，输出向量即为待测样品的产地判定预测值；若待测样品的产地判定预测值在0.9‑1.1之间，则判定为宁夏产地枸杞；若待测样品产地判定预测值在‑0.1‑+0.1之间，则判定为其它产地枸杞。