[发明专利]一种食品中农药残留的快速检测方法及系统

权利要求书

1.一种食品中农药残留的快速检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、利用一步合成法制备表面粗糙且有特殊图案的纳米颗粒作为SERS响应媒介；

S2、将5-7μL不同浓度农残分子与SERS响应媒介在锡纸上混合均匀，利用拉曼光谱仪对混合物进行光谱信息采集；

S3、利用小波分析、自适应滤波、正交信号校正法、微分处理的数据平滑、滤噪方法对所获取的光谱信息进行预处理；

S4、从S3预处理后的光谱信息中筛选特征变量，并基于特征变量建立食品农残分子和高效气相色谱测定值之间的数学关系；

S5、以独立样本集验证S4中所建立的数学关系的性能并进一步优化；

S6、以国家最大残留量为标准，每种农药设置超标和未超标2个等级，分别采集超标和未超标农残分子与SERS响应媒介反应后的SERS光谱；

S7、建立多种农药是否超标的判别模型，并应用于实际食品样本。

2.根据权利要求1所述的一种食品中农药残留的快速检测方法，其特征在于，所述SERS响应媒介是表面粗糙且有特殊图案的纳米颗粒，因粗糙表面具有突起，因此SERS信号增强显著。

3.根据权利要求1所述的一种食品中农药残留的快速检测方法，其特征在于，所述特征变量筛选引入加权自助选取法用于对波长子区间进行选取，EOA的优点在于其能够保证信息波长子区间在下一次迭代中仍会对其进行评估，从而避免整个算法收敛于局部最小值。

4.根据权利要求3所述的一种食品中农药残留的快速检测方法，其特征在于，筛选特征变量的方法为：

划分步骤：对小分子挥发物的SERS光谱进行划分，得到a个波长子区间，其中，a为大于0的正整数；

采样步骤：通过EOA算法对a个波长子区间进行采样，得到W个波长子区间，其中，W为小于a的正整数；

筛选步骤：对所述W个波长子区间进行筛选，得到最优的波长子区间。

5.根据权利要求4所述的一种食品中农药残留的快速检测方法，其特征在于，对所述W个波长子区间进行筛选，得到最优的波长子区间的方法为：

根据所述W个波长子区间，建立W个波长子区间各自对应的拟合结果，并计算各个拟合结果的评价参数；

在所述W个拟合结果中选择σ*W个评价参数较小的拟合结果，得到σ*W个拟合结果；

计算每个波长子区间的权重：

其中，Pi代表第i个波长子区间的权重，Di代表第i个波长子区间在σ*W个拟合结果中出现的频率，i＝1,2,…,a；σ为预设比例；

根据当前各个波长子区间的权重，对上次EOA算法采样时各个波长子区间的权重进行更新；

计算所述σ*W个评价参数的平均值，得到当前平均值；

对比当前平均值和上次EOA算法采样时的平均值，若当前平均值小于上次EOA算法采样时的平均值，则返回采样步骤；否则将当前平均值对应的σ*W个拟合结果的波长子区间作为最优的波长子区间。

6.根据权利要求1所述的一种食品中农药残留的快速检测方法，其特征在于，所述数学关系为学习算法，所述数学关系中的每个卷积层的输出都与输入的小区域直接相关联，所述数学关系的训练采用自适应矩估计算法以交叉熵误差损失函数作为目标函数，所述目标函数O表示为：

其中，M是样本的数量，Xm是目标类别，是预测类别，是正则化系数，θ是权重。

7.根据权利要求6所述的一种食品中农药残留的快速检测方法及系统，其特征在于，所述数学关系的网络结构考虑了SERS光谱的空间信息，通过增强相邻神经元之间的局部连通性模式，利用空间局部相关性来研究原始SERS光谱的局部连接方式，并采用权值共享的方法来降低过拟合的风险；权值共享的方法中每个卷积层的输出都与输入的小区域直接相关联，该方法的训练采用自适应矩估计算法以交叉熵误差损失函数作为目标函数，该方法在信号提取、特征学习等方面具有强大的优势，更适用于复杂食品基质中农残分子的高灵敏检测。