申请/专利权人：山东金璋隆祥智能科技有限责任公司

申请日：2020-08-18

公开（公告）日：2020-11-20

公开（公告）号：CN111965138A

主分类号：G01N21/359(20140101)

分类号：G01N21/359(20140101);G01N21/3563(20140101);G06K9/62(20060101)

优先权：

专利状态码：失效-发明专利申请公布后的驳回

法律状态：2024.01.19#发明专利申请公布后的驳回;2020.12.08#实质审查的生效;2020.11.20#公开

摘要：本发明提供一种低聚麦芽糖中水分含量的测定方法，涉及低聚麦芽糖水分含量检测技术领域。该种低聚麦芽糖中水分含量的测定方法，包括以下步骤：S1.首先建立位移校正的光谱预处理方法，这是一种中心化处理方法，它是通过从每条光谱中减去前几个波长点如前六个吸收度的平均值来实现的，主要用于校正基线的平移：其中Xij，0为校正后吸收度值，Xij为原始吸收度值，为前6个波长点吸收度的平均值；S2.然后建立最小二乘支持向量机的建模方法，这种建模方法是通过核函数将输入数据映射到高维特征空间里。其检测方式不需要对样品做任何处理，对样品没有损害；检测速度快，可以达到秒级的检测速度；样品检测准确率高，工作效率大大提高，值得大力推广。

主权项：1.一种低聚麦芽糖中水分含量的测定方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.首先建立位移校正的光谱预处理方法，这是一种中心化处理方法，它是通过从每条光谱中减去前几个波长点如前六个吸收度的平均值来实现的，主要用于校正基线的平移：其中Xij，0为校正后吸收度值，Xij为原始吸收度值，为前6个波长点吸收度的平均值；S2.然后建立最小二乘支持向量机的建模方法，这种建模方法是通过核函数将输入数据映射到高维特征空间里，然后在特征空间里求解最优化问题，首先利用输入数据和检测目标向量拟合出一个函数表达式：其中，ω是权值向量，γ是正则化参数，ek是模型预测误差，b是偏置值，通过转换得到一下方程组： 其中，1＝[1，…，1]T，a＝[a1，a2，…，an]T，Ω＝{Ωkl|k，l＝1，2，…，n，}，Kxk，xl是核函数，求解方程组得到a和b，最终得到最小二成支持向量机建立的回归模型的表达式，如下所示： S3.通过利用烘干法得到具有水分含量梯度的低聚麦芽糖样品，将样品分为校正集和验证集，将校正集样品置于样品杯中；S4.使用红外光谱仪以漫反射的方式依次采集样品的光谱，并将采集完光谱的样品利用标准的实验测量方法得到其理化值，将理化值和光谱数据仪器导入到化学计量学软件；S5.然后采用位移校正的方法对光谱进行预处理，再对样品光谱进行PCA主成分分析，利用偏最小二乘支持向量机建立样品的校正模型，最后调用模型对验证集的样品进行预测验证。

全文数据：

权利要求：

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