[发明专利]一种药品鉴定方法、系统、存储介质和电子设备

说明书

本发明涉及药品鉴定技术领域，尤其涉及一种药品鉴定方法、系统、存储介质和电子设备，方法包括：获取预设种类的每个预设药品样品的拉曼光谱，进行预处理，得到多个第一拉曼光谱，进而计算阈值；利用L1‑KernelPCA方法，对所有第一拉曼光谱进行无乘核运算，得到矩阵、以及按照特征值从大到小排序的特征向量；选取前m个特征向量，作为主成分向量，计算每个第一拉曼光谱与相应的第一重构向量的累计方差，通过累计方差与阈值之间的大小关系，对每个预设药品样品的质量进行判断。能够保证准确率，且高效快速。

背景技术

拉曼光谱可用于过期药品的检测，目前，公开号为CN104777143A、主题名称为“一种用于过期药的、基于拉曼光谱的相似度鉴定方法”的发明专利公开了鉴定的具体过程，存在如下缺陷：

1)该发明专利是基于相似度的计算的，对于特征变量变化较小的不敏感；

2)该发明专利划定的单一阈值易受异常点和噪声影响，因此无法保证准确率。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供了一种药品鉴定方法、系统、存储介质和电子设备。

本发明的一种药品鉴定方法的技术方案如下：

获取预设种类的每个预设药品样品的拉曼光谱，其中，所有预设药品样品包括至少一个出现异常的药品；

对所有预设药品样品的拉曼光谱进行预处理，得到多个第一拉曼光谱；

根据所有的第一拉曼光谱计算阈值；

利用L1-KernelPCA方法，对所有第一拉曼光谱进行无乘核运算，得到矩阵；

根据所述矩阵得到多个特征向量，以及每个特征向量对应的特征值，并按照特征值从大到小排序对特征向量进行排序，从排序的特征向量中选取前m个特征向量，作为主成分向量，m为正整数；

分别根据每个第一拉曼光谱和所有的主成分向量，得到每个第一拉曼光谱对应的第一重构向量；

计算每个第一拉曼光谱与相应的第一重构向量的累计方差，分别判断每个累计方差是否超过所述阈值，将为是的判断结果所对应的预设药品样品的质量判定为异常，将为否的判断结果所对应的预设药品样品的质量判定为正常。

本发明的一种药品鉴定系统的技术方案如下：

包括获取模块、预处理模块、阈值计算模块、运算模块、排序选取模块、重构模块和计算判断模块；

所述获取模块用于：获取预设种类的每个预设药品样品的拉曼光谱，其中，所有预设药品样品包括至少一个出现异常的药品；

所述预处理模块用于：对所有预设药品样品的拉曼光谱进行预处理，得到多个第一拉曼光谱；

所述阈值计算模块用于：根据所有的第一拉曼光谱计算阈值；

所述运算模块用于：利用L1-KernelPCA方法，对所有第一拉曼光谱进行无乘核运算，得到矩阵；

所述排序选取模块用于：根据所述矩阵得到多个特征向量，以及每个特征向量对应的特征值，并按照特征值从大到小排序对特征向量进行排序，从排序的特征向量中选取前m个特征向量，作为主成分向量，m为正整数；

所述重构模块用于：分别根据每个第一拉曼光谱和所有的主成分向量，得到每个第一拉曼光谱对应的第一重构向量；

所述计算判断模块用于：计算每个第一拉曼光谱与相应的第一重构向量的累计方差，分别判断每个累计方差是否超过所述阈值，将为是的判断结果所对应的预设药品样品的质量判定为异常，将为否的判断结果所对应的预设药品样品的质量判定为正常。