[发明专利]一种快速鉴别霉变烟草最优势霉菌种类的方法有效
申请号: | 202110093586.0 | 申请日: | 2021-01-22 |
公开(公告)号: | CN113447457B | 公开(公告)日: | 2023-01-03 |
发明(设计)人: | 林云;欧阳璐斯;潘晓薇;赖燕华;黄菲;陶红;周瑢;陈森林 | 申请(专利权)人: | 广东中烟工业有限责任公司 |
主分类号: | G01N21/359 | 分类号: | G01N21/359;G06N20/00 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 郭帅 |
地址: | 510000 广东省广州*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 快速 鉴别 霉变 烟草 优势 霉菌 种类 方法 | ||
1.一种快速鉴别霉变烟草最优势霉菌种类的方法,其特征在于,包括以下步骤:
选取若干份不同年份、不同产地和不同等级的复烤烟叶样品;
将若干份所述复烤烟叶样品互相隔开后分别放置于恒温恒湿环境下进行人工霉变,从而获得若干份霉变烟叶样品;
通过分别对若干份所述霉变烟叶样品进行菌种鉴别,获得各个所述霉变烟叶样品对应的最优势霉菌的种属信息;
将预先采集的已知最优势霉菌种类的霉变烟叶样品制备成若干个不同浓度的霉菌样品稀释液;
通过快速霉菌酵母测试片对若干个所述霉菌样品稀释液进行压片、培养,从而获得若干个具有不同组成信息的含菌测试片,所述组成信息包括最优势霉菌种类、烟叶成分基底和稀释液浓度;
通过近红外光谱仪对若干个所述含菌测试片进行光谱采集,从而获得若干个光谱数据;
基于离散小波变换算法对若干个所述光谱数据进行预处理,从而得到若干个小波系数重构光谱数据;
将若干个所述小波系数重构光谱数据作为训练集,将所述训练集代入随机森林模型中训练,从而识别不同种类最优势霉菌的特征信息,进而构建最优势菌种鉴别模型;
通过所述最优势菌种鉴别模型鉴别霉变烟草的未知最优势霉菌种类。
2.根据权利要求1所述的快速鉴别霉变烟草最优势霉菌种类的方法,其特征在于,所述通过分别对若干份所述霉变烟叶样品进行菌种鉴别的方法为形态学法或rDNA-ITS序列分析法。
3.根据权利要求1所述的快速鉴别霉变烟草最优势霉菌种类的方法,其特征在于,所述恒温恒湿环境具体的温度为25±2℃,湿度为80±5%。
4.根据权利要求1所述的快速鉴别霉变烟草最优势霉菌种类的方法,其特征在于,所述通过快速霉菌酵母测试片对若干个所述霉菌样品稀释液进行压片、培养具体包括:通过快速霉菌酵母测试片分别对四个不同浓度的所述霉菌样品稀释液进行压片后,再于28±2℃温度环境下培养2.5~3天。
5.根据权利要求1所述的快速鉴别霉变烟草最优势霉菌种类的方法,其特征在于,所述通过快速霉菌酵母测试片对若干个所述霉菌样品稀释液进行压片、培养,从而获得若干个具有不同组成信息的含菌测试片之后包括:
根据预设的菌落浓度阈值对若干个所述含菌测试片进行筛选,从而筛选出满足所述预设的菌落浓度阈值的含菌测试片。
6.根据权利要求1所述的快速鉴别霉变烟草最优势霉菌种类的方法,其特征在于,所述近红外光谱仪的光谱采集范围为4000~12000 cm -1,分辨率为8 cm -1,扫描次数为64 次。
7.根据权利要求1所述的快速鉴别霉变烟草最优势霉菌种类的方法,其特征在于,所述离散小波变换算法的最佳小波基函数为db2,最佳小波分解层数为3。
8.根据权利要求1所述的快速鉴别霉变烟草最优势霉菌种类的方法,其特征在于,所述将若干个所述小波系数重构光谱数据作为训练集,将所述训练集代入随机森林模型中训练,从而识别不同种类最优势霉菌的特征信息,进而构建最优势菌种鉴别模型具体包括:
随机选取2/3的所述小波系数重构光谱数据作为训练集,剩余的1/3的所述小波系数重构光谱数据作为测试集,将所述训练集代入随机森林模型中训练,从而识别不同种类最优势霉菌的特征信息,进而构建最优势菌种鉴别模型,将所述测试集代入所述最优势菌种鉴别模型中验证模型准确性。
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