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公开(公告)号：CN108956584B
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201810767009.3
申请日：2018-07-13
Applicant: 浙江大学
IPC: G01N21/71
Abstract: 本发明涉及一种桑椹中重金属元素铬的快速准确检测方法，解决利用LIBS技术进行桑椹中重金属元素铬含量检测的过程中存在的未能充分利用LIBS数据中重要信息的问题。本发明对不同重金属元素铬含量的桑椹样本，分别采集LIBS光谱数据的所有光谱激发波段根据其变换后与实测重金属铬元素的相关性优选特征变量，而后又对优选的特征变量建立线性回归模型后根据相关系数进行末位淘汰，最终建立定标模型。本发明综合利用了全部LIBS光谱数据信息，并优中选优地挑选了最相关的特征变量，减少了模型中的变量数，提高了特征变量的质量，对桑椹中重金属铬元素的检测更为准确；另外，本发明还结合桑椹粉末粒度对LIBS光谱强度的影响，对定标模型进行修正，进一步提高了检测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108956584A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810767009.3
申请日：2018-07-13
Applicant: 浙江大学
IPC: G01N21/71
Abstract: 本发明涉及一种桑椹中重金属元素铬的快速准确检测方法，解决利用LIBS技术进行桑椹中重金属元素铬含量检测的过程中存在的未能充分利用LIBS数据中重要信息的问题。本发明对不同重金属元素铬含量的桑椹样本，分别采集LIBS光谱数据的所有光谱激发波段根据其变换后与实测重金属铬元素的相关性优选特征变量，而后又对优选的特征变量建立线性回归模型后根据相关系数进行末位淘汰，最终建立定标模型。本发明综合利用了全部LIBS光谱数据信息，并优中选优地挑选了最相关的特征变量，减少了模型中的变量数，提高了特征变量的质量，对桑椹中重金属铬元素的检测更为准确；另外，本发明还结合桑椹粉末粒度对LIBS光谱强度的影响，对定标模型进行修正，进一步提高了检测的准确性。
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公开(公告)号：CN111595834A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010459650.8
申请日：2020-05-27
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种桑叶中重金属元素铜的快速定量检测模型的构建方法，属于品质安全检测技术领域。本发明先构建重金属铜的定量检测模型，再根据定量检测模型进行桑叶盲样中重金属铜的定量检测。本发明在构建定量检测模型时，通过对激光诱导击穿光谱数据进行自组织神经网络的非监督聚类，再使用无信息变量消除法对聚类后的变量进行选择，避免了信息的冗余，得到了最相关的模型变量信息，之后建立偏最小二乘回归模型，挑选出准确性和稳定性高的偏最小二乘回归子模型，通过共识融合算法对偏最小二乘回归子模型融合，得到重金属铜的定量检测模型。
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公开(公告)号：CN106442385A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610872230.6
申请日：2016-09-30
Applicant: 浙江大学
IPC: G01N21/3563 , G01N21/359
CPC classification number: G01N21/3563 , G01N21/359
Abstract: 本发明公开了一种桑葚花青素含量的光谱检测方法。该方法包括以下步骤：a、采集桑葚样品的高光谱图像；b、采用化学分析方法测定桑葚样品的花青素含量参考值；c、提取桑葚高光谱图像中特征波长的信息为输入，以桑葚样品的花青素含量参考值为输出，建立模型；d、采集待测桑葚特征波长下的光谱图像，利用步骤c建立的模型计算待测桑葚的花青素含量；所述步骤c中的特征波长为985nm和1389nm。本发明方法实现了桑葚花青素含量的快速无损检测。
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公开(公告)号：CN106442357A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610873376.2
申请日：2016-09-30
Applicant: 浙江大学
CPC classification number: G01N21/31 , G01J3/2823 , G01J2003/2826
Abstract: 本发明公开了一种桑葚抗氧化活性的光谱检测方法。该方法包括以下步骤：a、采集桑葚样品的高光谱图像；b、采用化学分析方法测定桑葚样品的抗氧化活性参考值；c、提取桑葚高光谱图像中特征波长的信息为输入，以桑葚样品的抗氧化活性参考值为输出，建立模型；d、采集待测桑葚特征波长下的光谱图像，利用步骤c建立的模型计算待测桑葚的抗氧化活性；所述步骤c中的特征波长为941nm、1460nm和1659nm。本发明方法实现了桑葚抗氧化活性的快速无损检测。
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公开(公告)号：CN111595834B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202010459650.8
申请日：2020-05-27
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种桑叶中重金属元素铜的快速定量检测模型的构建方法，属于品质安全检测技术领域。本发明先构建重金属铜的定量检测模型，再根据定量检测模型进行桑叶盲样中重金属铜的定量检测。本发明在构建定量检测模型时，通过对激光诱导击穿光谱数据进行自组织神经网络的非监督聚类，再使用无信息变量消除法对聚类后的变量进行选择，避免了信息的冗余，得到了最相关的模型变量信息，之后建立偏最小二乘回归模型，挑选出准确性和稳定性高的偏最小二乘回归子模型，通过共识融合算法对偏最小二乘回归子模型融合，得到重金属铜的定量检测模型。
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