[发明专利]一种不同采收月份唐古特大黄药材的多元红外光谱判别方法、系统、存储介质及终端

权利要求书

1.一种不同采收月份唐古特大黄药材的多元红外光谱判别方法，其特征在于，所述方法包括：

收集不同月份的唐古特大黄药材作为样品；

分别采集每一个月份样品的多种红外谱图；

在同一种红外谱图下比较不同月份样品的红外光谱特征，得到光谱特征判别结果；

分别在不同的红外谱图下建立判别模型，其中，对不同的判别模型采用不同的建模方法和优化方法；

对所述判别模型进行训练，得到不同红外谱图下对应的最优判别模型；

利用不同的最优判别模型分别对样品进行判别，得到模型判别结果；

结合所述光谱特征判别结果选定判别效果最好的红外谱图及其对应的最优判别模型。

2.根据权利要求1所述的一种不同采收月份唐古特大黄药材的多元红外光谱判别方法，其特征在于，所述收集不同月份的唐古特大黄药材作为样品，包括：

在4月到10月植物生长期内每月采集一次样品。

3.根据权利要求2所述的一种不同采收月份唐古特大黄药材的多元红外光谱判别方法，其特征在于，以不同采收月份唐古特大黄药用部位根部为研究对象。

4.根据权利要求1所述的一种不同采收月份唐古特大黄药材的多元红外光谱判别方法，其特征在于，所述分别采集每一个月份样品的多种红外谱图，包括：

分别采集近红外光谱NIR、衰减全反射红外光谱ATR以及中红外光谱MIR并取每一种光谱的平均谱图。

5.根据权利要求4所述的一种不同采收月份唐古特大黄药材的多元红外光谱判别方法，其特征在于，所述光谱特征判别结果，包括：

近红外光谱NIR的一阶导数谱图在5600～5900cm^-1、4400～4250cm^-1处振动明显；

衰减全反射红外光谱ATR的一阶导数谱图在2400～1900cm^-1、1700～400cm^-1处振动明显；

中红外光谱MIR的一阶导数谱图在3000～2800cm^-1、1800～400cm^-1处振动明显。

6.根据权利要求1所述的一种不同采收月份唐古特大黄药材的多元红外光谱判别方法，其特征在于，所述分别在不同的红外谱图下建立判别模型，包括：

分别将样品的各红外谱图导入TQ Analyst软件，以校正集与预测集比例2:1对样本集进行随机划分，并每月抽取20％样品作为外部测试集。

7.根据权利要求1所述的一种不同采收月份唐古特大黄药材的多元红外光谱判别方法，其特征在于，所述建模方法包括优化距离匹配DM和判别分析DA；所述优化方法包括分别使用不同的预处理方法对谱图进行处理。

8.一种不同采收月份唐古特大黄药材的多元红外光谱判别系统，其特征在于，所述系统包括：

样品采集模块，用于收集不同月份的唐古特大黄药材作为样品；

红外谱图采集模块，用于分别采集每一个月份样品的多种红外谱图；

光谱特征判别模块，用于在同一种红外谱图下比较不同月份样品的红外光谱特征，得到光谱特征判别结果；

判别模型建立模块，用于分别在不同的红外谱图下建立判别模型，其中，对不同的判别模型采用不同的建模方法和优化方法；

模型训练模块，用于对所述判别模型进行训练，得到不同红外谱图下对应的最优判别模型；

模型判别模块，利用不同的最优判别模型分别对样品进行判别，得到模型判别结果；

模型比对模块，结合所述光谱特征判别结果选定判别效果最好的红外谱图及其对应的最优判别模型。

9.一种存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令运行时执行权利要求1-7中任意一项所述多元红外光谱判别方法的步骤。

10.一种终端，包括存储器和处理器，存储器上存储有可在处理器上运行的计算机指令，其特征在于，处理器运行计算机指令时执行权利要求1-7中任意一项所述多元红外光谱判别方法的步骤。