[发明专利]一种基于近红外光谱技术的阿胶化皮液中总蛋白含量的软测量方法

权利要求书

1.一种基于近红外光谱技术的阿胶化皮液中总蛋白含量的软测量方法，其特征在于，该软测量方法通过以下步骤实现：

（1）样本的收集：以实际生产中化皮过程收集的化皮液样本和实验室模拟样本组成样本集；

（2）样本集中各样本总蛋白含量的测定：以凯氏定氮法测得样本的总蛋白含量作为参比值；

（3）样本近红外光谱采集和建模参数优选：使用近红外光谱仪采集样本近红外光谱，剔除异常样本后，选择合适的建模光谱波段和主成分数，提取光谱特征信息；

（4）软测量模型的建立：使用多变量分析（Multivariate Analysis,MVA）方法构建样本的近红外特征光谱与其总蛋白含量之间的定量校正模型，以校正集样本建立软测量模型，并以验证集样本对模型预测能力进行评价；

（5）软测量模型的应用：用所建模型对待测化皮液样本进行预测分析，得到待测样本的总蛋白含量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤（1）所述的样本收集具体步骤为：收集实际化皮过程共b个批次，每个批次取三遍化皮液及化皮后的毛渣，毛渣加1.5-2倍量的水煮沸30分钟，以模拟第四遍化皮过程，

其中，b≥20。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤（3）所述的近红外光谱的采集方式为：透反射模式采集样本的近红外光谱。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤（3）所述的近红外光谱采集的相关参数为：以仪器内置背景为参比，分辨率为4cm^-1，扫描次数为128次，扫描光谱波数范围为4000-10000cm^-1。

5.根据权利要求1所述的测量方法，其特征在于，步骤（3）所述的建模参数优选的具体步骤为：采用Chauvenet检验法结合杠杆值与学生化残差图剔除异常样本，采用变量投影重要性规则（Variable importance in projection,VIP）选择合适的建模光谱波段，采用蒙特卡洛交叉验证（Monte Carlo Cross Validation,MCCV）选择模型的最佳主成分数。

6.根据权利要求1所述的测量方法，其特征在于，步骤（4）所述的软测量模型，其优化性能评价指标为：以相关系数r、校正集均方根偏差RMSEC及交叉验证均方根偏差RMSECV为指标优化建模参数；模型对待测样本的预测能力用验证集相关系数r和验证集均方根偏差RMSEP来考核。

7.根据权利要求1所述的测量方法，其特征在于，步骤（4）所述的多变量分析方法为偏最小二乘回归法。

8.根据权利要求1-7所述的测量方法，其特征在于，所述的样本为中药生产过程中间体。

9.根据权利要求8所述的测量方法，其特征在于，所述的样本为阿胶化皮液。