[发明专利]一种定量判别软玉产地的方法

摘要

本发明提供一种定量判别软玉产地的方法，包括步骤1)制备已知产地的软玉样品；2)定量测试样品的微量元素含量，将测试点分为“训练组”和“测试组”；3)对微量元素含量进行显著性水平分析，以检验不同产地间是否存在统计差异；4)利用二元迭代线性判别分析法(IB‑LDA)对“训练组”数据进行两两判别，并用“测试组”检验该方法的可行性；5)用IB‑LDA预测“待测样品”的产地。本发明基于微量元素的二元迭代线性判别分析定量判别软玉产地，将传统的多组同时比较，简化为两两比较，不仅获得了每个产地相对其他产地的判别概率，而且显著提高了判别函数的判别能力，相对于肉眼定性鉴别和传统线性判别分析方法，具有明显的优势。

主权项

一种定量判别软玉产地的方法，其特征在于，包括步骤：1)选择产地和制备样品选取已知确切来源的2～50个产地的软玉样品，产地数记为N个，样品表面抛光良好；2)定量测试不同产地软玉样品的微量元素含量定量测试所有软玉样品的微量元素含量，定量测试方法为激光剥蚀电感耦合等离子质谱、激光诱导击穿光谱、辉光放电质谱、外束质子激发、二次离子质谱、X荧光光谱分析法中的一种或多种；将携带微量元素含量信息的样品测试点，分为“训练组”和“测试组”两组，“训练组”和“测试组”都涵盖所有产地的软玉样品；3)对微量元素含量进行初步分析对步骤2)测得N个产地所有测试点的微量元素含量，采用F值检验法或卡方检验法进行描述性分析，以检验不同产地之间是否存在统计差异；4)采用二元迭代线性判别分析方法对微量元素数据进行分析A、基于“训练组”数据建立二元迭代线性判别分析模型，对“训练组”产地数据点开展多轮次的二元迭代判别分析即IB‑LDA，具体为：每一轮IB‑LDA中，将“训练组”数据点分为两组，对这两组的微量元素数据进行两两线性判别分析；在第1轮IB‑LDA中，任选取“训练组”中一个已知产地的所有软玉样品点标记为第一组，剩下的N‑1个已知产地的所有软玉样品点全部打包标记为第二组，每个微量元素均作为一个独立变量，对这两组的微量元素数据进行两两线性判别分析，统计软件会筛选出最大程度区分这两组的特征微量元素，并给出判别概率值，在这一轮IB‑LDA中，“训练组”每个产地的所有样品点都会作为第一组与第二组其他产地包进行比较，提取判别概率最大的产地作为第1轮IB‑LDA筛选出来的产地；而对于剩下的N‑1个产地， 用上述同样的两两比较法，开始第2轮IB‑LDA分析，从而筛选出第2轮判别概率最大的产地，此过程继续持续下去，直到每一个产地都被筛选出来，对于N个产地，共进行N‑1轮筛选；对于筛选中的产地，IB‑LDA给出的特征微量元素和判别系数构成其二元迭代判别函数DFYi，判别系数的绝对值反映了变量对判别分组的重要性；特征微量元素和分类系数构成二元迭代分类函数CFi1和CFi2，下标i均为进行IB‑LDA的轮数；被依次筛选中产地的判别函数组成IB‑LDA的判别模型，而分类函数可实现快速的分类；B、用“测试组”样品检验IB‑LDA方法的可行性每个产地取相同数量的“测试组”样品点，将其微量元素含量依次代入步骤A所筛选出的产地的分类函数，根据得分情况判断“测试组”样品点的产地，哪一组的函数得分高，“测试组”样品点就分入哪组，将预测结果与其实际所属产地比较，计算误判率，及每个“测试”样品点的判别准确率，误判率可评估IB‑LDA所建立的判别模型的可行性；5)对“待测样品”进行产地判别选取市场上未知产地的软玉样品，记为“待测样品”，按照步骤1～2)对其平整的抛光面进行微量元素测试，将微量元素含量数据依次带入步骤4)中IB‑LDA建立的分类函数，根据得分情况判断“待测样品”的所属产地，并给出判别准确率；6)对上述N个产地的微量元素进行线性判别分析对“训练组”中N个产地数据点，每个产地视为独立的一组，依次编号为1,2,…至N；每个微量元素视为独立的自变量，将每组产地的微量元素信息输入到统计软件，线性判别分析LDA给出最大程度同时区分这N组数据的微量元素变量、判别函数系数和分类函数系数，从而构建判别函数和分类函数；然后对“测试组”，每个产地选取相同比例的数据点，代入“训 练组”建立的分类函数，计算误判率和每个“测试组”样品点的判别准确率，误判率可评估LDA建立的判别模型的可行性；通过比较LDA与IB‑LDA所建立判别函数的Wilk’s Lambda值、或典型相关系数、或特征值的大小，衡量两种判别方法的相对优劣。