[发明专利]冰毒片剂中甲基苯丙胺的定量预测模型的建模方法在审
申请号: | 201910547271.1 | 申请日: | 2019-06-24 |
公开(公告)号: | CN110308112A | 公开(公告)日: | 2019-10-08 |
发明(设计)人: | 刘翠梅;韩煜;花镇东 | 申请(专利权)人: | 公安部禁毒情报技术中心 |
主分类号: | G01N21/359 | 分类号: | G01N21/359;G01N21/3563 |
代理公司: | 北京成创同维知识产权代理有限公司 11449 | 代理人: | 刘静 |
地址: | 100193 *** | 国省代码: | 北京;11 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 样本 预测模型 近红外漫反射光谱 建模 甲基苯丙胺 冰毒 定量模型 验证 液相色谱法 定量检测 准确度 前处理 色谱法 检测 制备 采集 预测 | ||
1.一种冰毒片剂中甲基苯丙胺的定量预测模型的建模方法,其特征在于,包括:
制备多个定量建模样本和多个定量模型验证样本;
采集所述多个定量建模样本的近红外漫反射光谱和所述多个定量模型验证样本的近红外漫反射光谱;
基于所述多个定量建模样本的近红外漫反射光谱,建立所述冰毒片剂中甲基苯丙胺的定量预测模型;以及
基于所述多个验证样本的近红外漫反射光谱对定量模型进行验证,得到所述定量预测模型的预测准确度。
2.根据权利要求1所述的建模方法,其特征在于,所述建模方法还包括:分别对所述多个定量建模样本的近红外漫反射光谱和所述多个验证样本的近红外漫反射光谱进行预处理。
3.根据权利要求2所述的建模方法,其特征在于,采用标准正态变量校正和一阶导数的组合进行所述预处理。
4.根据权利要求1所述的建模方法,其特征在于,采用以下方法中的一种建立所述定量预测模型:多元线性回归、逐步多元线性回归、主成分回归和偏最小二乘回归。
5.根据权利要求1所述的建模方法,其特征在于,还包括:应用所述定量预测模型检测当前冰毒片剂中甲基苯丙胺的含量。
6.根据权利要求5所述的建模方法,其特征在于,还包括:对当前冰毒片剂进行异常值的筛查,以确定是否采用所述定量预测模型检测当前冰毒片剂中甲基苯丙胺的含量。
7.根据权利要求6所述的建模方法,其特征在于,所述对当前冰毒片剂进行异常值的筛查包括:
计算当前冰毒片剂的近红外漫反射光谱与所述定量建模样本的近红外漫反射光谱的马氏距离,如果所述马氏距离超过设定阈值,则确定当前冰毒片剂为异常样本。
8.根据权利要求6所述的建模方法,其特征在于,计算当前冰毒片剂的近红外漫反射光谱与所述定量建模样本的近红外漫反射光谱的光谱残差,如果所述光谱残差数据超过设定阈值,则确定当前冰毒片剂为异常样本。
9.根据权利要求1所述的建模方法,其特征在于,所述多个定量建模样本分别按照设定的浓度间隔包含不同含量的甲基苯丙胺。
10.根据权利要求9所述的建模方法,其特征在于,所述多个定量建模样本在甲基苯丙胺的含量低于第一浓度值时,其浓度间隔为第一值;在介于第一浓度值和第二浓度值之间时,其浓度间隔为第二值;在大于第二浓度值之间时,其浓度间隔为第三值;其中,所述第一值小于所述第二值,所述第二值小于所述第三值。
11.根据权利要求1所述的建模方法,其特征在于,分多次采集近红外漫反射光谱;并使用多次采集的近红外漫反射光谱的平均值建立所述冰毒片剂中甲基苯丙胺的定量预测模型。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于公安部禁毒情报技术中心,未经公安部禁毒情报技术中心许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910547271.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。