一种利用电子鼻技术鉴别阿胶的方法

摘要

本发明公开一种利用电子鼻技术鉴别阿胶的方法，选取特定厂家的阿胶产品作为样本；对样本中每个样品分别检测，将样品粉碎成碎末后称取一定量置于密封样本瓶中，搅动一段时间后将样本瓶中的气体抽出一部分注射入电子鼻气室，电子鼻气室中的传感器阵列采集样品数据；对该样本中的样品数据划分为校正集数据和验证集数据，采用校正集数据建立判别模型，并通过验证集数据对所建立的判别模型进行验证；采集待检测阿胶样品的样品数据，计算待检测阿胶样品的主成分数据与培训集的主成分分析模型的主成分中心的距离，得到待检测阿胶样品的F值，根据设定的方差齐性检验的置信区间，判断其精密度是否有显著性差异，不存在显著性差异的为该特定厂家的阿胶。

主权项

一种利用电子鼻技术鉴别阿胶的方法，其特征在于，包括以下步骤：a)选取特定厂家的阿胶产品作为样本；b)对所述样本中的每个样品进行检测，检测过程为：b1)将样品粉碎过筛后的样品碎末称取0.5‑2.0g置于容积为5‑20ml的密封样本瓶中，搅动1000s‑3000s，将所述样本瓶中的气体取1‑5ml用注射针注入电子鼻气室；所述电子鼻气室内设有3个腔室，所述3个腔室设有共18个传感器组成的传感器阵列；b2)所述传感器阵列采集所述样本瓶中的样品数据；其中，每个样品的样品数据采集3次，取平均值；所采集的样品数据为样品气味的特征响应谱；c)对该样本中的所有样品数据，划分为校正集数据和验证集数据，采用所述校正集数据建立判别模型，并通过所述验证集数据对所建立的判别模型进行验证；其中采用所述校正集数据建立判别模型的方法是：c1)对单个样品的数据进行预处理，提取特征信息并进行下列变换：${\mathrm{SNV}}_i=\frac{x_i-\bar{x}}{\sqrt{\frac{1}{p-1}\underset{i=1}{\overset{p}{\Sigma }}{(x_i-\bar{x})}^2}},$其中，SNV_i是单个样品的电子鼻信号中第i个传感器响应值的标准正态变量；x_i为第i个传感器在该单个样品中的响应值；是该单个样品的电子鼻信号中所有传感器响应值的平均值；p为电子鼻气室内的传感器个数；i为自然数，其取值范围为从1到p；c2)获取校正集中所有样品经预处理后的数据，采用SIMCA方法对该样本建立一个主成分分析判别模型，先将所述校正集中的样品作为一个训练集，将所述训练集的样品数据矩阵分别进行主成分分析，建立所述训练集的主成分分析判别模型并以留一法对所述主成分分析判别模型进行优化；其中所述样品数据矩阵由p个传感器的响应值的峰值组成；d)根据步骤b的方法采集待检测阿胶样品的样品数据，并按照步骤c1的方法对待检测阿胶样品的样品数据进行预处理，将待检测阿胶样品的样品数据代入所述主成分分析判别模型，得到待检测阿胶样品的主成分数据与所述培训集的主成分分析判别模型的主成分中心的距离，并根据该距离计算待检测阿胶样品的方差齐性检验的F计算值F_计算，根据设定的方差齐性检验分类的置信区间，将F_计算与设定的显著性水平α处的临界值F_临界相比较，判断待检测阿胶样品与所述主成分分析判别模型的精密度是否有显著性差异，若F_计算﹤F_临界，则待检测阿胶样品与该特定厂家的阿胶样本不存在显著性差异，认定为待检测阿胶样品是该特定厂家的阿胶，若F_计算﹥F_临界，则待检测阿胶样品与该特定厂家的阿胶样本存在显著性差异，认定为待检测阿胶样品不是该特定厂家的阿胶。