[发明专利]农产品品质分析方法及分析仪

摘要

本发明提供一种农产品品质分析方法及分析仪。所述农产品品质分析方法包括：获取光谱数据并测定参考值数据；数据分为校正集和外部验证集；将光谱数据和参考值数据整理成数据矩阵，用蒙特卡洛采样法对数据矩阵采样；采用变量选择算法，对数据矩阵采样结果进行关键变量选择，统计各变量被选择频次并排序；对高相对频次变量统计稳定性，筛选出稳定关键变量并建立数学模型；将采集的待测农产品光谱数据代入数学模型，根据运算结果实现对农产品品质的分析。为实现上述方法的应用，研制出农产品品质分析仪，根据稳定关键变量预测并输出结果。本发明优化了蒙特卡洛采样参数，在获得稳定关键变量筛选结果的同时最大限度地降低运算成本并提高工作效率。

主权项

1.农产品品质分析方法，其特征在于，包括以下步骤：A、根据测试的农产品，至少选择一个与该农产品品质相关的指标作为分析对象，且该指标可通过光谱分析获得；B、获取农产品的光谱数据，并基于步骤A所选指标，测定与该指标相关的参考值数据；剔除异常值后，将数据采用SPXY算法分为校正集和外部验证集，所述校正集用于农产品品质分析和/或分级过程中稳定关键变量的筛选以及数学模型的建立，所述外部验证集用于对所建数学模型进行盲样验证；C、将光谱数据和参考值数据按行向量整理成数据矩阵，采用蒙特卡洛采样方法对所述数据矩阵进行采样，生成大量校正集子集且各子集之间互不相同；D、采用变量选择算法，对所述数据矩阵采样结果，即校正集各子集，进行关键变量选择，统计各变量被选择频次并计算各变量相对频次；E、将各变量相对频次按从大到小顺序排序；F、重复步骤C～E，对高相对频次变量统计稳定性，筛选出稳定关键变量，然后基于所选稳定关键变量建立数学模型，并采用外部验证集对所建数学模型进行盲样验证；G、在相同实验条件下，采集待测农产品的光谱数据，利用步骤F所建数学模型，进行基于所述稳定关键变量的数据运算，根据运算结果实现对待测农产品品质的分析和/或分级；其中，步骤G所述待测农产品与步骤A、B中所述的农产品为同一种类的农产品，步骤G所述农产品品质与步骤A、B中所述农产品品质为相同的农产品品质。