一種基于高光譜成像鑒別阿膠的方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種基于高光譜成像鑒別阿膠的方法，選取特定廠家的阿膠產(chǎn)品作為樣本；采用高光譜系統(tǒng)的反射模式分別采集樣本中單個阿膠樣品的高光譜圖像；獲取每個樣品的特征信號，即由多幅光譜圖像組成的光譜立方體；對特征信號進行預(yù)處理，并將該樣本中的所有樣品數(shù)據(jù)劃分為校正集數(shù)據(jù)和驗證集數(shù)據(jù)，采用校正集數(shù)據(jù)建立主成分分析判別模型并以驗證集數(shù)據(jù)對所建立的判別模型進行驗證；采集待檢測阿膠樣品的特征信號進行預(yù)處理后代入所述主成分分析判別模型，計算待檢測阿膠樣品的主成分數(shù)據(jù)與判別模型主成分中心的距離，得到待檢測阿膠樣品的F值，根據(jù)方差齊性檢驗的置信區(qū)間判斷其精密度是否有顯著性差異，不存在顯著性差異的為該特定廠家的阿膠。
【專利說明】一種基于高光譜成像鑒別阿膠的方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及阿膠鑒別領(lǐng)域，具體而言，涉及一種基于高光譜成像技術(shù)鑒別阿膠的方法。

【背景技術(shù)】
[0002]阿膠，其應(yīng)用已有3000年歷史，歷來被譽為“補血圣藥”、“滋補國寶”，與人參、鹿茸一起被譽為“中藥三寶”。阿膠的原產(chǎn)地是山東“東阿縣”。東阿阿膠歷來名冠天下，直至今日“東阿阿膠”幾乎已經(jīng)成為阿膠的代名詞，同時也演變?yōu)閷鴥?nèi)最大的阿膠及系列產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)-山東東阿阿膠股份有限公司的簡稱。
[0003]目前，阿膠生產(chǎn)廠家眾多，由于原料和生產(chǎn)工藝不同，導致產(chǎn)品質(zhì)量參差不齊，但目前藥典標準設(shè)置相對較低，無法判定阿膠的真?zhèn)蝺?yōu)劣和質(zhì)量等級，特別是一些廠家以次充良，將質(zhì)量較差的阿膠以著名商標廠家的阿膠的名義出售，破壞市場秩序，給著名商標廠家的名譽造成不良影響的同時，也欺騙和傷害了消費者。在此背景下，急需一種客觀、快速、有效的方法對阿膠產(chǎn)品予以鑒定，以使消費者區(qū)別名優(yōu)廠家的阿膠產(chǎn)品與其他生產(chǎn)廠家的阿膠產(chǎn)品。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明提供一種基于高光譜成像鑒別阿膠的方法，用以客觀、快速、有效地對對阿膠產(chǎn)品予以鑒定，以區(qū)別特定廠家的阿膠產(chǎn)品與其他生產(chǎn)廠家的阿膠產(chǎn)品。
[0005]為達到上述目的，本發(fā)明提供了一種基于高光譜成像鑒別阿膠的方法，包括以下步驟:
[0006]a)選取特定廠家的阿膠產(chǎn)品作為樣本；
[0007]b)所述樣本中的阿膠樣品平放在高光譜系統(tǒng)的輸送臺上，采用反射模式分別采集單個阿膠樣品的高光譜圖像；
[0008]根據(jù)所采集的高光譜圖像，獲取每個樣品的特征信號，所述特征信號為由多幅光譜圖像組成的光譜立方體，該光譜立方體的三個維度分別為空間位置、波長和光譜吸收值；
[0009]c)對獲取的所述特征信號進行預(yù)處理，并將該樣本中的所有樣品劃分為校正集和驗證集，采用所述校正集的樣品特征信號建立判別模型，并通過所述驗證集的樣品特征信號對所建立的判別模型進行驗證；其中，采用所述校正集的樣品特征信號建立判別模型的方法是:獲取校正集中所有樣品經(jīng)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，采用SMCA方法對該樣本建立一個主成分分析判別模型，先將所述校正集中的樣品作為一個訓練集，將所述訓練集的樣品數(shù)據(jù)矩陣分別進行主成分分析，建立所述訓練集的主成分分析判別模型并以留一法對所述主成分分析判別模型進行優(yōu)化；
[0010]d)根據(jù)步驟b的方法采集待檢測阿膠樣品的特征信號，并對待檢測阿膠樣品的特征信號進行預(yù)處理，將待檢測阿膠樣品的特征信號代入所述主成分分析判別模型，得到待檢測阿膠樣品的主成分數(shù)據(jù)與所述培訓集的主成分分析判別模型的主成分中心的距離，并根據(jù)該距離計算待檢測阿膠樣品的方差齊性檢驗的F計算值Fi+#，根據(jù)設(shè)定的方差齊性檢驗分類的置信區(qū)間，將Fi+#與設(shè)定的顯著性水平α處的臨界值FI1S#相比較，判斷待檢測阿膠樣品與所述主成分分析判別模型的精密度是否有顯著性差異，若Fi+# < FI1S#，則待檢測阿膠樣品與該特定廠家的阿膠樣本不存在顯著性差異，認定為待檢測阿膠樣品是該特定廠家的阿膠，若Fi+# > FI1S#，則待檢測阿膠樣品與該特定廠家的阿膠樣本存在顯著性差異，認定為待檢測阿膠樣品不是該特定廠家的阿膠。
[0011]其中，對所述特征信號進行預(yù)處理的方法是:將三維的光譜立方體展開為二維數(shù)據(jù)，對所述特征信號進行預(yù)處理的方法是:將三維的光譜立方體展開為二維數(shù)據(jù)，將所述二維數(shù)據(jù)按照標準正則變換進行歸一化處理(使其符合二維正態(tài)分布)或者進行多元散射校正。
[0012]其中，對所述特征信號進行預(yù)處理的方法是:獲取不同樣品中同一光譜立方體中的所有光譜的光譜平均值，將該光譜平均值作為標準光譜，將每個樣品的紅外光譜與該標準光譜進行一元線性回歸運算，并按照標準正則變換進行歸一化處理或者進行多元散射校正。
[0013]其中，設(shè)定掃描區(qū)域為1000X1000?5000X5000 μ m、分辨率為2?32CHT1、像素大小為25Χ25μπι?50Χ50μπκ掃描次數(shù)為I?8次、干涉儀移動速度為0.1?lcm/s。
[0014]其中，步驟a)中選取的該樣本至少具有20個樣品。
[0015]其中，所述校正集和所述驗證集的樣本數(shù)之比約為2:1。
[0016]其中，設(shè)定的顯著性水平α為0.05。
[0017]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果在于:
[0018]本發(fā)明提供的基于高光譜成像鑒別阿膠的方法，在不破壞阿膠結(jié)構(gòu)的前提下，實現(xiàn)快速、準確的數(shù)據(jù)測量；對特征信號進行歸一化處理，建立主成分分析模型，利用F檢驗進行判別，客觀、準確、快捷，分析過程簡便。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0019]為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0020]圖1為本發(fā)明一個實施例的基于高光譜成像鑒別阿膠的方法流程圖。

【具體實施方式】
[0021]下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有付出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0022]圖1為本發(fā)明一個實施例的基于高光譜成像鑒別阿膠的方法流程圖。如圖1所示，本發(fā)明的于高光譜成像鑒別阿膠的方法，包括以下步驟:
[0023]a)選取特定廠家的阿膠產(chǎn)品作為樣本；
[0024]b)所述樣本中的阿膠樣品平放在高光譜系統(tǒng)的輸送臺上，采用反射模式分別采集單個阿膠樣品的高光譜圖像；
[0025]根據(jù)所采集的高光譜圖像，獲取每個樣品的特征信號，所述特征信號為由多幅光譜圖像組成的光譜立方體，該光譜立方體的三個維度分別為空間位置、波長和光譜吸收值；
[0026]c)對獲取的所述特征信號進行預(yù)處理，并將該樣本中的所有樣品劃分為校正集和驗證集，采用所述校正集的樣品特征信號建立判別模型，并通過所述驗證集的樣品特征信號對所建立的判別模型進行驗證；其中，采用所述校正集的樣品特征信號建立判別模型的方法是:獲取校正集中所有樣品經(jīng)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，采用SMCA方法對該樣本建立一個主成分分析判別模型，先將所述校正集中的樣品作為一個訓練集，將所述訓練集的樣品數(shù)據(jù)矩陣分別進行主成分分析，建立所述訓練集的主成分分析判別模型并以留一法對所述主成分分析判別模型進行優(yōu)化；模型驗證的原則是:根據(jù)模型的預(yù)測結(jié)果和先驗知識計算預(yù)測準確率，結(jié)果達到驗證集樣品的判別準確率大于95%時，模型可用；
[0027]d)根據(jù)步驟b的方法采集待檢測阿膠樣品的特征信號，并對待檢測阿膠樣品的特征信號進行預(yù)處理，將待檢測阿膠樣品的特征信號代入所述主成分分析判別模型，得到待檢測阿膠樣品的主成分數(shù)據(jù)與所述培訓集的主成分分析判別模型的主成分中心的距離，并根據(jù)該距離計算待檢測阿膠樣品的方差齊性檢驗的F計算值Fi+#，根據(jù)設(shè)定的方差齊性檢驗分類的置信區(qū)間，將Fi+#與設(shè)定的顯著性水平α處的臨界值FI1S#相比較，判斷待檢測阿膠樣品與所述主成分分析判別模型的精密度是否有顯著性差異，若Fi+# < FI1S#，則待檢測阿膠樣品與該特定廠家的阿膠樣本不存在顯著性差異，認定為待檢測阿膠樣品是該特定廠家的阿膠，若Fi+# > FI1S#，則待檢測阿膠樣品與該特定廠家的阿膠樣本存在顯著性差異，認定為待檢測阿膠樣品不是該特定廠家的阿膠。
[0028]在本發(fā)明的一個實施例中，對所述特征信號進行預(yù)處理的方法是:將三維的光譜立方體展開為二維數(shù)據(jù)，將所述二維數(shù)據(jù)按照標準正則變換進行歸一化處理(使其符合二維正態(tài)分布)或者進行多元散射校正。
[0029]在本發(fā)明的一個實施例中，對所述特征信號進行預(yù)處理的方法是:獲取同一光譜立方體中的所有光譜的光譜平均值，獲取不同樣品中同一光譜立方體中的所有光譜的光譜平均值，將該光譜平均值作為標準光譜，將每個樣品的紅外光譜與該標準光譜進行一元線性回歸運算，并按照標準正則變換進行歸一化處理或者進行多元散射校正。
[0030]在本發(fā)明的一個實施例中，設(shè)定掃描區(qū)域為1000X1000?5000 X 5000 μ m、分辨率為2?32CHT1、像素大小為25 X 25 μ m?50 X 50 μ m、掃描次數(shù)為I?8次、干涉儀移動速度為0.1?lcm/s ο
[0031]在本發(fā)明的一個實施例中，步驟a)中選取的該樣本至少具有20個樣品。
[0032]在本發(fā)明的一個實施例中，所述校正集和所述驗證集的樣本數(shù)之比約為2:1。
[0033]在本發(fā)明的一個實施例中，設(shè)定的顯著性水平α為0.05。
[0034]以下以鑒別山東東阿阿膠股份有限公司生產(chǎn)的阿膠產(chǎn)品(以下簡稱東阿阿膠)為例，具體說明本發(fā)明的實施過程。
[0035]實施例1
[0036]近紅外波段高光譜成像技術(shù)的光譜數(shù)據(jù)展開用于東阿阿膠的鑒定
[0037]選取34份編號為120453的東阿阿膠產(chǎn)品作為樣本；
[0038]用高光譜圖像采集系統(tǒng)獲取每個樣品的高光譜圖像。圖像采集過程中，將阿膠樣品平放在輸送臺上，采用反射模式采集樣品的高光譜圖像，設(shè)定掃描波段為4000-lOOOOcnr1，掃描區(qū)域為5000 X 5000 μ m,分辨率為16CHT1，像素大小為25 X 25 μ m,掃描次數(shù)為2次,干涉儀移動速度為lcm/s。
[0039]選擇4000-72000^1波段光譜圖像組成的光譜立方體，將所采集的該光譜立方體的高光譜成像數(shù)據(jù)按照像素展開，進行標準正則變化(Standard normal variate, SNV)后，取其一階導數(shù)進行建模。建模采用SIMCA方法，采用SIMCA-P+(Vers1nl2.0.1，瑞典Umetrics公司)數(shù)據(jù)處理軟件進行建模。將樣品分為校正集和驗證集，校正集22份樣品，用于作為一個訓練集建立主成分分析判別模型；12份樣品為驗證集樣品，用以檢驗?zāi)Ｐ偷念A(yù)測性能。主成分分析判別模型建立后以留一法進行優(yōu)化，優(yōu)化時以留一法交叉驗證的結(jié)果作為判據(jù)，即每次從校正集樣品中剔除一個樣品，而采用其他樣品進行建模，用所建模型對剔除樣品進行預(yù)測，判斷其是否為東阿阿膠，這樣校正集所有樣品都會被預(yù)測一次，以總的誤判率作為判據(jù)，優(yōu)選建模參數(shù)。
[0040]對優(yōu)化后的主成分分析判別模型，將驗證集樣品的預(yù)處理后的數(shù)據(jù)分別代入鑒另O，鑒別方法是，計算驗證集樣品的主成分數(shù)據(jù)與主成分分析判別模型的主成分中心的距離，并根據(jù)該距離計算待檢測阿膠樣品的方差齊性檢驗的F計算值Fi+#，根據(jù)設(shè)定的方差齊性檢驗分類的置信區(qū)間，將Fi+#與設(shè)定的顯著性水平α處的臨界值FI1S#相比較，若Fi+#<F—，則認定樣品為東阿阿膠，若Fi+#> F —，則認定樣品不是東阿阿膠。檢驗結(jié)果錯判率為3.45%。該結(jié)果表明模型可用。
[0041]實施例2
[0042]中紅外波段高光譜成像技術(shù)的光譜數(shù)據(jù)展開用于東阿阿膠的鑒定
[0043]選取34份編號為120453的東阿阿膠產(chǎn)品作為樣本；
[0044]用高光譜圖像采集系統(tǒng)獲取每個樣品的高光譜圖像。圖像采集過程中，將阿膠樣品平放在輸送臺上，采用反射模式采集樣品的高光譜圖像，設(shè)定掃描波段為450-4000(^'掃描區(qū)域為5000 X 5000 μ m，分辨率為16CHT1，像素大小為25 X 25 μ m，掃描次數(shù)為2次，干涉儀移動速度為lcm/s。
[0045]選擇450-32000^1波段光譜圖像組成的光譜立方體，將所采集的該光譜立方體的高光譜成像數(shù)據(jù)按照像素展開，進行多元散射校正(Multiplicative signal correct1n,MSC)后，取其二階導數(shù)進行建模。建模采用SIMCA方法，采用SIMCA-P+(Vers1n 12.0.1，瑞典Umetrics公司)數(shù)據(jù)處理軟件進行建模。將樣品分為校正集和驗證集，校正集22份樣品，用于作為一個訓練集建立主成分分析判別模型；14份樣品為驗證集樣品，用以檢驗?zāi)Ｐ偷念A(yù)測性能。主成分分析判別模型建立后以留一法進行優(yōu)化，優(yōu)化方法與實施例1相同。
[0046]對優(yōu)化后的主成分分析判別模型，將驗證集樣品的預(yù)處理后的數(shù)據(jù)分別代入鑒另IJ，鑒別方法是，計算驗證集樣品的主成分數(shù)據(jù)與主成分分析判別模型的主成分中心的距離，并根據(jù)該距離計算待檢測阿膠樣品的方差齊性檢驗的F計算值Fi+#，根據(jù)設(shè)定的方差齊性檢驗分類的置信區(qū)間，將Fi+#與設(shè)定的顯著性水平α處的臨界值FI1S#相比較，若Fi+#<Fn，則認定樣品為東阿阿膠，若Fi+#> F —，則認定樣品不是東阿阿膠。檢驗結(jié)果錯判率為0%。該結(jié)果表明模型可用。
[0047]實施例3
[0048]近紅外波段高光譜成像技術(shù)的取平均光譜用于東阿阿膠的鑒定
[0049]選取34份編號為120453的東阿阿膠產(chǎn)品作為樣本；
[0050]用高光譜圖像采集系統(tǒng)獲取每個樣品的高光譜圖像。圖像采集過程中，將阿膠樣品平放在輸送臺上，采用反射模式采集樣品的高光譜圖像，設(shè)定掃描波段為4000-lOOOOcnr1，掃描區(qū)域為5000 X 5000 μ m,分辨率為16CHT1，像素大小為25 X 25 μ m,掃描次數(shù)為2次,干涉儀移動速度為lcm/s。
[0051]選擇4500-8000(^1波段光譜圖像組成的光譜立方體，獲取不同樣品中同一光譜立方體中的所有光譜的光譜平均值，將該光譜平均值作為標準光譜，將每個樣品的紅外光譜與該標準光譜進行一元線性回歸運算，進行多元散射校正(Multiplicativesignal correct1n, MSC)后，取其一階導數(shù)進行建模。建模采用SIMCA方法，采用SIMCA-P+(Vers1nl2.0.1，瑞典Umetrics公司)數(shù)據(jù)處理軟件進行建模。將樣品分為校正集和驗證集，校正集22份樣品，用于作為一個訓練集建立主成分分析判別模型；14份樣品為驗證集樣品，用以檢驗?zāi)Ｐ偷念A(yù)測性能。主成分分析判別模型建立后以留一法進行優(yōu)化，優(yōu)化方法與實施例1相同。
[0052]對優(yōu)化后的主成分分析判別模型，將驗證集樣品的預(yù)處理后的數(shù)據(jù)分別代入鑒另IJ，鑒別方法是，計算驗證集樣品的主成分數(shù)據(jù)與主成分分析判別模型的主成分中心的距離，并根據(jù)該距離計算待檢測阿膠樣品的方差齊性檢驗的F計算值Fi+#，根據(jù)設(shè)定的方差齊性檢驗分類的置信區(qū)間，將Fi+#與設(shè)定的顯著性水平α處的臨界值FI1S#相比較，若Fi+#<F—，則認定樣品為東阿阿膠，若Fi+#> F —，則認定樣品不是東阿阿膠。檢驗結(jié)果錯判率為0%。該結(jié)果表明模型可用。
[0053]實施例4
[0054]中紅外波段高光譜成像技術(shù)的光譜數(shù)據(jù)展開用于東阿阿膠的鑒定
[0055]選取34份編號為120453的東阿阿膠產(chǎn)品作為樣本；
[0056]用高光譜圖像采集系統(tǒng)獲取每個樣品的高光譜圖像。圖像采集過程中，將阿膠樣品平放在輸送臺上，采用反射模式采集樣品的高光譜圖像，設(shè)定掃描波段為450-4000(^'掃描區(qū)域為5000 X 5000 μ m，分辨率為16CHT1，像素大小為25 X 25 μ m，掃描次數(shù)為2次，干涉儀移動速度為lcm/s。
[0057]選擇450-4000(3!^1波段光譜圖像組成的光譜立方體，獲取不同樣品中同一光譜立方體中的所有光譜的光譜平均值，將該光譜平均值作為標準光譜，將每個樣品的紅外光譜與該標準光譜進行一元線性回歸運算，進行多元散射校正(Multiplicativesignal correct1n, MSC)后，取其二階導數(shù)進行建模。建模采用SIMCA方法，采用SIMCA-P+(Vers1nl2.0.1，瑞典Umetrics公司)數(shù)據(jù)處理軟件進行建模。將樣品分為校正集和驗證集，校正集22份樣品，用于作為一個訓練集建立主成分分析判別模型；14份樣品為驗證集樣品，用以檢驗?zāi)Ｐ偷念A(yù)測性能。主成分分析判別模型建立后以留一法進行優(yōu)化，優(yōu)化方法與實施例1相同。
[0058]對優(yōu)化后的主成分分析判別模型，將驗證集樣品的預(yù)處理后的數(shù)據(jù)分別代入鑒另|J，鑒別方法是，計算驗證集樣品的主成分數(shù)據(jù)與主成分分析判別模型的主成分中心的距離，并根據(jù)該距離計算待檢測阿膠樣品的方差齊性檢驗的F計算值Fi+#，根據(jù)設(shè)定的方差齊性檢驗分類的置信區(qū)間，將Fi+#與設(shè)定的顯著性水平α處的臨界值FI1S#相比較，若Fi+#<F—，則認定樣品為東阿阿膠，若Fi+#> F —，則認定樣品不是東阿阿膠。檢驗結(jié)果錯判率為3.70*%。該結(jié)果表明豐旲型可用。
[0059]本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解:附圖只是一個實施例的示意圖，附圖中的模塊或流程并不一定是實施本發(fā)明所必須的。
[0060]本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解:實施例中的裝置中的模塊可以按照實施例描述分布于實施例的裝置中，也可以進行相應(yīng)變化位于不同于本實施例的一個或多個裝置中。上述實施例的模塊可以合并為一個模塊，也可以進一步拆分成多個子模塊。
[0061]最后應(yīng)說明的是:以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對其限制；盡管參照前述實施例對本發(fā)明進行了詳細的說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當理解:其依然可以對前述實施例所記載的技術(shù)方案進行修改，或者對其中部分技術(shù)特征進行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明實施例技術(shù)方案的精神和范圍。
【權(quán)利要求】
1.一種基于高光譜成像鑒別阿膠的方法，其特征在于，包括以下步驟: a)選取特定廠家的阿膠產(chǎn)品作為樣本； b)所述樣本中的阿膠樣品平放在高光譜系統(tǒng)的輸送臺上，采用反射模式分別采集單個阿膠樣品的高光譜圖像； 根據(jù)所采集的高光譜圖像，獲取每個樣品的特征信號，所述特征信號為由多幅光譜圖像組成的光譜立方體，該光譜立方體的三個維度分別為空間位置、波長和光譜吸收值； c)對獲取的所述特征信號進行預(yù)處理，并將該樣本中的所有樣品劃分為校正集和驗證集，采用所述校正集的樣品特征信號建立判別模型，并通過所述驗證集的樣品特征信號對所建立的判別模型進行驗證；其中，采用所述校正集的樣品特征信號建立判別模型的方法是:獲取校正集中所有樣品經(jīng)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，采用SMCA方法對該樣本建立一個主成分分析判別模型，先將所述校正集中的樣品作為一個訓練集，將所述訓練集的樣品數(shù)據(jù)矩陣分別進行主成分分析，建立所述訓練集的主成分分析判別模型并以留一法對所述主成分分析判別模型進行優(yōu)化； d)根據(jù)步驟b的方法采集待檢測阿膠樣品的特征信號，并對待檢測阿膠樣品的特征信號進行預(yù)處理，將待檢測阿膠樣品的特征信號代入所述主成分分析判別模型，得到待檢測阿膠樣品的主成分數(shù)據(jù)與所述培訓集的主成分分析判別模型的主成分中心的距離，并根據(jù)該距離計算待檢測阿膠樣品的方差齊性檢驗的F計算值Fi+#，根據(jù)設(shè)定的方差齊性檢驗分類的置信區(qū)間，將Fi+#與設(shè)定的顯著性水平α處的臨界值FI1S#相比較，判斷待檢測阿膠樣品與所述主成分分析判別模型的精密度是否有顯著性差異，若Fi+# < FI1S#，則待檢測阿膠樣品與該特定廠家的阿膠樣本不存在顯著性差異，認定為待檢測阿膠樣品是該特定廠家的阿膠，若Fi+# > FI1S#，則待檢測阿膠樣品與該特定廠家的阿膠樣本存在顯著性差異，認定為待檢測阿膠樣品不是該特定廠家的阿膠。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于高光譜成像鑒別阿膠的方法，其特征在于，對所述特征信號進行預(yù)處理的方法是:將三維的光譜立方體展開為二維數(shù)據(jù)，將所述二維數(shù)據(jù)按照標準正則變換進行歸一化處理或者進行多元散射校正。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于高光譜成像鑒別阿膠的方法，其特征在于，對所述特征信號進行預(yù)處理的方法是:獲取不同樣品中同一光譜立方體中的所有光譜的光譜平均值，將該光譜平均值作為標準光譜，將每個樣品的紅外光譜與該標準光譜進行一元線性回歸運算，并按照標準正則變換進行歸一化處理或者進行多元散射校正。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于高光譜成像鑒別阿膠的方法，其特征在于，設(shè)定掃描區(qū)域為1000X1000?5000Χ5000μπι、分辨率為2?32CHT1、像素大小為25Χ25μπι?50 X 50 μ m、掃描次數(shù)為I?8次、干涉儀移動速度為0.1?lcm/s。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于高光譜成像鑒別阿膠的方法，其特征在于，步驟a)中選取的該樣本至少具有20個樣品。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于高光譜成像鑒別阿膠的方法，其特征在于，所述校正集和所述驗證集的樣本數(shù)之比約為2:1。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于高光譜成像鑒別阿膠的方法，其特征在于，設(shè)定的顯著性水平α為0.05。
【文檔編號】G01N21/25GK104198398SQ201410386257
【公開日】2014年12月10日 申請日期:2014年8月7日 優(yōu)先權(quán)日:2014年8月7日
【發(fā)明者】李文龍, 周祥山, 瞿海斌, 張淹, 張路, 李士棟, 李民, 史兆松 申請人:浙江大學, 山東東阿阿膠股份有限公司