[发明专利]一种基于近红外光谱技术的法半夏掺伪鉴别方法

权利要求书

1.一种基于近红外光谱技术的法半夏掺伪鉴别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1. 收集不同产地、批次的法半夏和法虎掌南星，分别进行前处理后，向法半夏中掺入不同质量百分比的法虎掌南星，分别混合均匀，得到法半夏二元掺伪品；

S2. 采集纯法半夏和法半夏二元掺伪品的近红外光谱；

S3. 去除异常样本后，在样本集中运用Kennard-Stone算法以2～4:1的比例划分校正集与验证集；采用不同的参数和预处理方法进行预处理后，采用判别分析法、K-最近邻法、支持向量机或偏最小二乘-判别分析法建立判别模型；

S4. 采集未知样品的近红外光谱，运用DA模型、KNN模型、SVM模型和PLS-DA模型预测未知样品的类别。

2. 根据权利要求1所述的法半夏掺伪鉴别方法，其特征在于，步骤S3所述判别分析法中，采用SG（7,2）平滑和二阶导数进行预处理，潜变量数为18，建模波段为6000～4500 cm^-1；或者采用MSC和一阶导数进行预处理；或者采用SNV和二阶导数进行预处理。

3.根据权利要求1所述的法半夏掺伪鉴别方法，其特征在于，步骤S3所述K-最近邻法中，参数K值为1，采用MSC和一阶导数进行预处理；或者参数K值为1，采用一阶导数进行预处理。

4. 根据权利要求1所述的法半夏掺伪鉴别方法，其特征在于，步骤S3所述支持向量机中，参数kernel parameter和cost分别为0.05、1000，采用一阶导数进行预处理；或者参数kernel parameter和cost分别为0.05、1000，采用MSC和一阶导数组合进行预处理。

5.根据权利要求1所述的法半夏掺伪鉴别方法，其特征在于，步骤S3所述偏最小二乘-判别分析法中，采用SNV或MSC进行预处理，潜变量数为12；或者采用MSC和一阶导数组合进行预处理，潜变量数为9。

6. 根据权利要求1所述的法半夏掺伪鉴别方法，其特征在于，步骤S1所述前处理为：将法半夏和法虎掌南星分别粉碎，过140～170 目筛，于58～62℃恒温干燥4～8 h。

7. 根据权利要求1所述的法半夏掺伪鉴别方法，其特征在于，步骤S2采用近红外光谱仪，通过积分球漫反射方式在下列条件下采集近红外光谱：扫描范围12500～4000 cm^-1，扫描频率为64 scans^-1，分辨率16 cm^-1。

8.根据权利要求1所述的法半夏掺伪鉴别方法，其特征在于，步骤S1中，分别按占总质量百分比为5%、10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%、80%、90%、95%、100%浓度梯度的比例向法半夏中掺入法虎掌南星。