[发明专利]一种快速实时检测蒲黄炭炮制的近红外质控方法有效

专利信息
申请号: 202011286107.9 申请日: 2020-11-17
公开(公告)号: CN112414967B 公开(公告)日: 2023-08-18
发明(设计)人: 包贝华;高明亮;王天舒;陈佩东;张丽;姚卫峰;曹雨诞;程芳芳;单鸣秋;于生 申请(专利权)人: 南京中医药大学
主分类号: G01N21/359 分类号: G01N21/359
代理公司: 北京精金石知识产权代理有限公司 11470 代理人: 宋秀兰
地址: 210023 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 快速 实时 检测 蒲黄 炮制 红外 方法
【权利要求书】:

1.一种快速实时检测蒲黄炭炮制的近红外质控方法,包括如下步骤:

(1)样品制备:取生蒲黄,炒炭,制得标准炭样品,炒炭不及样品,炒过炭样品;

(2)光谱数据采集:分别以两种方法采集三种蒲黄炭样品的近红外光谱数据;

(3)对光谱数据进行近红外数据标准化预处理,确定特征谱段;光谱数据预处理公式为:

sdi表示第i个数据,yi表示第i个预处理光谱数据,sdmin和sdmax表示光谱数据中最小值和最大值;

(4)采用梯度辨别法建立定性鉴别模型;具体步骤为:

A:特征向量提取:将预处理后的近红外光谱分成多个频段,步幅s表示每个频带的间距;运用中值滤波技术平滑频带,计算每个频带的过滤器中值:令y'j为第j个频带的过滤器中值,则y'j可按下述公式计算:

以过滤器中值y'j计算变化梯度为特征向量,令fj为第j个特征;

fj=y'j+1-y'j                    (Ⅲ)

B:特征值选取:选取前50%区域和前60%区域分别作为两种方法的代表特征值;

C:以代表特征值为特征向量,用支持向量机学习样本类型,采用LibSVM软件包进行模型训练,构建定性预测模型;提取新测试样本的特征值后,利用预测模型即可判定预测结果类型。

2.根据权利要求1所述的快速实时检测蒲黄炭炮制的近红外质控方法,其特征在于,步骤(1)中近红外光谱数据采集的方法为:采用傅里叶变换近红外光谱仪,以积分球漫反射和光纤探头两种方式采集光谱;扫描次数为32次,分辨率为8cm-1,光谱范围12000-4000cm-1,在22-27℃,60%湿度的环境下检测,每份样品重复测定三次,取平均光谱数据为样品的光谱数据。

3.根据权利要求1所述的快速实时检测蒲黄炭炮制的近红外质控方法,其特征在于,步骤(2)中,所述近红外光谱数据采集时,各批次样品量为5g,以空气为背景。

4.根据权利要求1所述的快速实时检测蒲黄炭炮制的近红外质控方法,其特征在于,步骤(2)及步骤(4)中,所述的两种方法为积分球漫反射法和光纤探头法。

5.根据权利要求1所述的快速实时检测蒲黄炭炮制的近红外质控方法,其特征在于,步骤(1)中,所述炒炭,符合中国药典规定的炒炭方法。

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