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原文传递 一种基于紫外可见光谱的二元掺伪当归快速准确的定量分析方法
专利名称: 一种基于紫外可见光谱的二元掺伪当归快速准确的定量分析方法
摘要: 本发明涉及一种基于紫外可见光谱的二元掺伪当归的定量检测方法,具体步骤是配制一定数目的当归二元掺伪样品,并采集所有样品的紫外光谱数据,将所有数据按照KS分组方法分为训练集和预测集,将训练集的光谱采用SNV方法消除光的散射,采用一阶导数(1stDer)扣除光谱背景,采用MCUVE消除无信息变量后,采用最佳因子数建立PLSR模型,将预测集的光谱进行同样处理后代入到模型中,进行预测。从而实现对二元掺伪当归组分的定量分析。本发明的优势在于仪器操作简单、分析速度快、分析结果准确。本发明适用于对二元掺伪当归组分进行定量分析。
专利类型: 发明专利
国家地区组织代码: 天津;12
申请人: 天津工业大学
发明人: 谭小耀;魏雪儿;卞希慧;柳开鹏;初园园
专利状态: 有效
申请日期: 2019-05-10T00:00:00+0800
发布日期: 2019-07-05T00:00:00+0800
申请号: CN201910400217.4
公开号: CN109975229A
分类号: G01N21/31(2006.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址: 300387 天津市西青区宾水西道399号
主权项: 1.一种基于紫外可见光谱的二元掺伪当归快速准确的定量分析方法,其特征在于:购买不同药店不同批次的当归及其相似品若干份,每种药材干燥、磨粉、过120目筛后,配制一定数目的当归二元掺伪样品;设置紫外可见光谱仪器的测试参数,采集样品的紫外可见光谱;采用KS分组方法将数据集划分为训练集和预测集;采用SNV方法消除光的散射,采用一阶导数(1stDer)扣除光谱背景,采用MCUVE消除无信息变量,对经过SNV-1stDer-MCUVE处理后的光谱采用最佳因子数建立PLSR模型,将预测集的光谱代入到模型中,进行预测,实现对二元掺伪当归组分的定量分析。 2.根据权利要求1所述的一种基于紫外可见光谱的二元掺伪当归快速准确的定量分析方法,其特征在于:采集样品所需要的波长范围为200-800nm,扫描速度为高速,采样间隔为0.5nm,扫描模式为单个,测定方式为反射率,狭缝宽为5.0nm,积分时间为0.1秒,光源转换波长为323.0nm,检测器单元为外置单检测器,S/R转换为标准,关闭阶梯校正。
所属类别: 发明专利
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