[发明专利]一种基于近红外分析技术的白芍产地判别的方法

摘要

本发明公开了一种基于近红外分析技术的白芍产地判别的方法，方法快速、无损，操作简单，避免了常规的近红外光谱分析仪器体积大、便携不便等缺点。具体步骤如下：(1)对收集的白芍药材样品进行预处理，预处理方法为：60℃干燥24h，粉碎，过40目筛；(2)在25℃下，采用微型近红外光谱分析仪，以漫反射方式采集样品的近红外光谱；(3)对原始光谱进行预处理，最优预处理方法为：SG5-1st derivative与MSC组合；最佳建模光谱波段为286-1459nm；最佳潜在变量数为4；(4)采用KS算法将样品划分为校正集和验证集，利用校正集建立定性判别分析模型，并采用验证集对模型进行验证；(5)对所建立的白芍产地定性判别模型的预测能力进行评价。

主权项

一种基于近红外分析技术的白芍产地判别的方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)采集各建模产地的白芍药材样品的近红外光谱；(2)采用K‑S算法将样品划分为校正集和验证集；(3)对校正集的白芍药材样品的近红外光谱进行SG5‑1stderivative结合MSC预处理；潜在变量数为4时，在1286‑1459nm区间构建白芍药材产地判别的PLSDA定性分析模型；(4)采集待未知样品的近红外光谱；并进行SG5‑1stderivative和MSC预处理，得预处理光谱；(5)将待未知样品的预处理光谱输入所述白芍药材产地判别的PLSDA定性分析模型，分别计算出该未知样品到各个产地中心的距离，并将产地中心与未知样品距离最近的产地判定为未知样品的产地归属。