[发明专利]一种黄芪有机氯农药残留检测方法

说明书

本说明书一个或多个实施例提供一种黄芪有机氯农药残留检测方法，包括以下步骤：(1)黄芪拉曼光谱信息的获取；(2)黄芪光谱信息的样本划分；(3)一维卷积神经网络光谱特征提取；(4)极限学习机有机氯农药残留预测模型构建。本发明采用1D‑CNN—ELM结合拉曼光谱技术进行黄芪机氯农药残留分析模型的构建，提出一种新的1D‑CNN结构能够提取更多、更有效的特征信息，且可以有效避免过拟合等问题，配合ELM来实现农药残留的预测，非常适用于黄芪有机氯农药残留的快速、精准预测。

技术领域

本说明书一个或多个实施例涉及农药残留检测领域，尤其涉及一种黄芪有机氯农药残留检测方法。

背景技术

中药作为传统药物，在中国有着上千年的使用历史。随着中药产品的影响力越来越大，中药材更是受到国际高度关注。近年来受到国际贸易中绿色、技术等贸易壁垒的影响，中药产品的出口贸易现状不容乐观。其中，农药残留是影响中药材质量安全的主要因素，同时也是严重制约我国中药产品走向国际市场的重要原因，直接影响了中药在国际市场上的竞争力。

黄芪具有补气升阳，固表止汗，利水消肿，生津养血，行滞通痹，托毒排脓，敛疮生肌的功效。不管是用于治病还是用于保健，都越来越受到广大人民的喜爱，保证其质量安全，至关重要。我国中药走向国际市场，受到农药残留问题严重阻碍作用，规范中药材种植和管理关键措施，建立有效的农药残留量测定方法，以此来规范中药种植源头的农药残留。

目前，用于测定食品和中药材中有机氯农药的方法主要为气相色谱法和气相色谱-质谱联用法，但是其实验过程较为复杂、检测费用昂贵且对环境要求较高，无法得到广泛应用和实现黄芪有机氯农药残留的快速检测。因此，开发一种黄芪有机氯农药残留的快速检测方法，实现有机氯农药残留的快速、精准、无损检测，对于掌握黄芪农药残留具有重要的意义，同时对于其他中药的农药残留检测研究具有一定的参考价值。

发明内容

有鉴于此，本说明书一个或多个实施例的目的在于提出一种黄芪有机氯农药残留检测方法，能够实现有机氯农药残留的快速、精准、无损检测。

基于上述目的，本说明书一个或多个实施例提供了一种黄芪有机氯农药残留检测方法，包括以下步骤：

A：获取黄芪的拉曼光谱信息；

B：对获取的黄芪的光谱信息进行样本划分；

C：利用一维卷积神经网络从划分的黄芪光谱信息样本中提取拉曼光谱特征；

D：利用提取的拉曼光谱特征构建极限学习机有机氯农药残留预测模型；

E：通过构建的极限学习机有机氯农药残留预测模型输出检测结果。

优选地，在步骤A中，利用拉曼光谱技术获取含有不同含量有机氯农药残留黄芪的拉曼光谱信息，得到黄芪的拉曼光谱数据集。

优选地，利用拉曼光谱技术获取含有不同含量有机氯农药残留黄芪的拉曼光谱信息，得到黄芪的拉曼光谱数据集包括：

选用ACCUMAN SR-510Pro便携式拉曼光谱仪对含有不同含量有机氯农药残留的黄芪进行拉曼光谱的采集，黄芪的拉曼光谱数据，其光谱范围设定为200-2000cm^-1。

优选地，在步骤B中，采用随机抽样法将获取的黄芪的拉曼光谱信息按照一定的比例划分为独立的训练集和测试集。

优选地，训练集和测试集的划分比例为训练集80％，测试集20％。

优选地，在步骤C中，用于提取拉曼光谱特征的一维卷积神经网络是一种包含三个一维卷积单元的网络结构，所述用于提取拉曼光谱特征的一维卷积神经网络还包括卷积层、标准化层、池化层和全连接层。

优选地，标准化层使用Keras中的批量标准化层BatchNormalization，其输出尺寸与输入一致；