[发明专利]一种检测诱捕器芯片中性外激素含量的方法有效

专利信息
申请号: 201910853064.9 申请日: 2019-09-10
公开(公告)号: CN110567909B 公开(公告)日: 2022-06-21
发明(设计)人: 张鼎方;刘泽春;张建平;蔡国华;张廷贵;黄惠贞;梁晖 申请(专利权)人: 福建中烟工业有限责任公司
主分类号: G01N21/359 分类号: G01N21/359;G01N21/3577;G01N1/28;G01N1/40
代理公司: 中国贸促会专利商标事务所有限公司 11038 代理人: 赵剑峰
地址: 361012 福建省厦*** 国省代码: 福建;35
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摘要:
搜索关键词: 一种 检测 诱捕 芯片 中性 激素 含量 方法
【权利要求书】:

1.一种检测诱捕器芯片中性外激素含量的方法,包括:

(1)用有机溶剂萃取标准诱捕器芯片,获得标准溶液,并将标准溶液稀释为梯度浓度的多个梯度溶液;

(2)利用近红外光谱仪采集标准溶液和多个梯度溶液的光谱;

(3)基于半监督最小二乘支持向量机回归算法(QPSO-LSS3VR)将步骤(2)获得的样品光谱与对应的配比浓度值进行拟合,建立性外激素诱捕器中性外激素含量变化定量检测模型;

(4)利用步骤(3)获得的模型对待测诱捕器芯片中的性外激素含量进行定量分析;

所述有机溶剂由丙酮和N,N-二甲基甲酰胺构成,丙酮和N,N-二甲基甲酰胺的体积比为18.5~19.5:1;

所述步骤(3)包括以下操作,

建立定量模型:将190份加入不同丙酮配比的样品,扫描光谱后,将光谱数据经预处理后,选取4102~8634cm-1波数范围的最佳光谱段,采用交叉验证方法,预留20个样本作测试样本;

设置初始参数:迭代次数M=100,初始化群体个体数目N=25,p=0.6,搜索范围为:α=[0,100],γ=[0,1000],λ=[0,1000];

执行QPSO-LSS3VR算法,预估未标记样本,模型检测性能选用检测均方根误差RMSEC和决定系数R2进行评价;经运算,α=[0,3.9],γ=[0,118],λ=[0,42.5]时为最优;

根据优化参数建立光谱定量分析模型,模型结果:RMSEC=5.61,R2=0.9665;

步骤(1)包括,选取刚生产的合格诱捕器芯片200个,加入2000ml的丙酮和N,N-二甲基甲酰胺混合配比液,浸泡萃取24小时后,将溶液倒出搅拌均匀后,平均分成200份,将其中10份作为基准液,其余190份分别加入一定量的丙酮,配制成含体积百分比为70~99.9%基准液的配制液,设基准液值为100,配比液值按含基准液体积百分比作为对应值;

所述半监督最小二乘支持向量机回归算法(QPSO-LSS3VR)按如下方法设计:

a)采用TQ软件对样本光谱进行降维处理,将高维数据映射到低维空间,便于实现距离度量;

b)计算未标记样本集合N中的样本ni,与已标记样本集合M中的样本mj的距离d(ni,mj);

c)根据KNN算法求解每个未标记样本ni的k个有标记近邻的集合M’;

d)取M’中所有已标记样本的平均值,预估未标记样本ni的初始估计值为:Tn=Tl×(1+rand(0,1))

其中,Tl表示集合中已标记样本平均值;

e)对选入训练的未标记样本,将标记值由模型当前给出的检测值替代;对没有被选入下一次迭代的未标记样本,保持值不变。

2.根据权利要求1所述的方法,步骤(2)和(3)之间还包括对光谱进行预处理的步骤,预处理的方法选自:一阶导数、二阶导数、矢量归一化、多元信号校正和光谱平滑中的一种或多种。

3.根据权利要求1所述的方法,步骤(2)和(3)之间还包括对光谱进行预处理的步骤,预处理的方法包括以下一项或多项:

-采用多元信号修正(MSC)消除样品不均匀带来的差异;

-采用一阶微分处理,消除基线漂移的影响,获得比原光谱更高分辨率和更清晰的光谱轮廓变化;和

-采用段长为9、间隔为5的萨维茨基(Savitzky-Golay)滤波平滑光谱,消除高频噪音保留有用的低频信息。

4.根据权利要求1所述的方法,步骤(3)中建立性外激素诱捕器中性外激素含量变化定量检测模型的方法包括以下步骤:

i.输入光谱数据;

ii.设置初始参数,执行半监督最小二乘支持向量机回归算法(QPSO-LSS3VR),预估未标记样本;

iii.执行半监督最小二乘支持向量机回归算法(QPSO-LSS3VR),获得最佳模型参数,建立光谱定量分析模型。

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