[发明专利]一种近红外光谱鉴别的蚕蛹雌雄筛选方法

权利要求书

1.一种基于近红外光谱鉴别蚕蛹雌雄的筛选方法，首先对光谱做预处理，建立筛选模型以确定蚕蛹雌雄的筛选条件；将蚕蛹放置到光线下照射，分析透射经过蚕蛹的光线光谱是否符合模型以分出雌雄蚕蛹；其特征在于，所述光谱做预处理具体包括如下步骤：

S1建立筛选模型：

S11通过均值中心化、二阶微分、标准正态变量变换对光谱进行预处理，以消除光谱重叠部分，留下光谱的特征部分，便于后续进行优选光波的统计；

首先对光谱做均值中心化其中G为均值中心化后的函数，X为原函数，为原函数均值；

对所得的函数进行二阶微分，一阶微分公式为：二阶微分公式为：式中x_i是谱图数据中i波数下的透过率，g为窗口宽度，再将微分后的数据进行标准正态变量变换式中x_i是第i样品光谱的平均值，k＝1,2,...,m，m为波长点数，i＝1,2,...,n,n为校正样品数，X_i,SNV是变换后的光谱；

S12模仿达尔文进化理论中的“适者生存”原则，通过稳定度确定筛选波段模型；

设定稳定度定义为：其中C_j是M次蒙特卡洛采样中第j个变量的稳定度，是M次蒙特卡洛采样中第j个变量的回归系数的均值；s(b_j)是M次蒙特卡洛采样中第j个变量的回归系数的标准差；

S13对步骤S12中筛选后的光谱数据采用偏最小二乘判别分析,将透射光谱数据提取相关信息，建立一个可靠的筛选模型；

S2优化步骤S13的筛选模型做；采用无信息变量消除法分析偏最小二乘回归系数b；

S21用偏最小二乘判别分析提取的光谱信息，将相同于自变量矩阵的变量数目的随机变量矩阵加入光谱矩阵中；

S22通过交叉验证的逐一剔除法建立偏最小二乘判别分析模型，得到回归系数矩阵B；

回归系数矩阵B中回归系数向量b的平均值为mean(b_i)；回归系数矩阵B中回归系数向量b的标准偏差为S(b_i)；其中i表示光谱矩阵中第i列向量；

则令C_i＝mean(b_i)/S(b_i)，分析C_i的稳定性，根据C_i的绝对值大小确定是否把第i列变量用于筛选模型中；以确定最终数据是否可以实现可靠筛选；

S3根据上述S11、S12的透射光线处理方式，将透射过蚕蛹的光谱做数据分析，得到透射光谱的优选波段；将优选波段的光谱信息带入到筛选模型中，进而逐一判定该透射光谱对应的是雄蚕蛹亦或雌蚕蛹。