利用特征指纹图谱识别样品的方法技术

本发明专利技术公开了一种利用特征指纹图谱识别样品的方法，该方法包括以下步骤：Ａ．根据不同物质不同的频率吸收特性，采用特征频段对标准样品进行测定，建立标准样品特征指纹图谱数据库；Ｂ．对待验样品进行取样处理，获得试样，采用特征频段对试样进行测定，获得试样的特征指纹图谱；Ｃ．从标准样品特征指纹图谱数据库中提取与试样同类的标准样品特征指纹图谱；Ｄ．对试样和标准样品的特征指纹图谱进行一阶、二阶求导计算，获得相应的一阶导数特征指纹图谱和二阶导数特征指纹图谱；Ｅ．试样与标准样品进行分级比对识别，并输出识别结果。本发明专利技术利用特征指纹图谱识别样品的方法，能够使试样识别具有重现性，同时，提高了识别的质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及样品识别技术，尤其是涉及 一 种利用特征指紋图谱识别样品的 方法。
技术介绍
现在有关模式识别的方法已经非常丰富，比如红外光谱模式识别、紫外 光谱模式识别、超声波扫描、核磁共振分析以及质谱分析等等，这些分析方法 都是釆用将化学信息转化为图谱的方法。但是，到目前为止，科学界和实业界 对通过各种方法收集得到的带有化学信息的图谱，釆用一种比较原始的叠和方 式进行比对或真伪鉴别，该方法比较复杂，且准确度较低。现有比对或者真伪鉴别方法由于只是原始的简单比对，因此，对于当前高 度信息化、数字化的时代而言已经变得不相适应。各式各样的图谱信息需要一 种具有普遍意义的信息整合、编码、标记和与物质本身特性相关的数据整合方 式来对物质鉴别的数据库进行整合，以利于今后的物质鉴别和区分。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的主要目的在于提供一种利用特征指紋图谱识别样品的 方法，可准确且可量化地对物质进行真伪鉴别和质量评价，同时又能判断质量 的稳定与否。为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的本专利技术提供了 一种利用特征指紋图谱识别样品的方法，该方法包括以下步A,根据不同物质的频率吸收特性不同，釆用特征频段对标准样品进行测 定，获得标准样品的特征指紋图谱，建立标准样品特征指紋图谱数据库；B，对待验样品进行取样处理，获得试样，利用试样的频率吸收特性，釆 用特征频段进行测定，获得试样的特征指紋图谱；C,从标准样品特征指紋图谱数据库中提取与试样同类的标准样品特征指紋图谱；D，对试样和标准样品的特征指紋图谱进行一阶、二阶求导计算，获得相应的 一 阶导数特征指紋谱和二阶导数特征指紋谱；E,试样利用上述所得到的特征指紋图谱、 一阶导数特征指紋图谱及二阶 导数特征指紋图谱与标准样品进行分级比对识别，输出判定结果。上述技术方案中，所述特征指紋图谱包括一维特征指紋图谱和二维特征指 紋图谱。所述分级比对识别可以是特征指紋图谱、 一阶导数谱、二阶导数谱单个进 行比对识别，或者将其中任意两者结合在一起进行比对识别，或者是三者结合 在一起相互进行比对识别。所述分级比对识别的方法，也可以是最小错误率贝叶斯决策理论、近邻法、 支持向量机方法、人工神经网络、模糊模式识别、模拟退火和遗传算法。所述判定结果为试样与标准样品比对识别的相关系数。所述特征指紋图谱为红外指紋图谱或者近红外指紋图谱。所述特征频段为200 cm'1 ~ 8000 cm"。本专利技术利用特征指紋图谱识别样品的方法，由于标准样品特征指紋图谱数 据库的建立，能够使试样识别具有重现性，并且，对试样和标准样品的特征指 紋图谱进行一阶、二阶求导计算，获得相应的特征指紋图谱，然后分别进行比 对识别，提高了识别的质量。附图说明图l为本专利技术利用特征指紋图谱识别样品的方法实现流程图；图2为燕窝标准样品的一维红外特征指紋图谱图； 图3为燕窝试样的一维红外特征指紋图谱图。具体实施方式本专利技术所提供的利用特征指紋图谱识别样品的方法，如图l所示，包括以下步骤步骤101,根据不同物质频率吸收特性不同的特征，釆用特征频段对标准样品进行测定，获得标准样品的特征指紋图谱，建立标准样品特征指紋图谱数据库；该特征指紋图谱可以是红外指紋图谱，也可以是近红外指紋图谱；所述的特征频段为200 cm'1 ~ 8000 cm-、步骤102，对待验样品进行取样处理，获得试样，利用试样的频率吸收特 性，釆用特征频段对试样进行测定，获得试样的特征指紋图谱。步骤103，从标准样品特征指紋图谱数据库中提取与试样同类的标准样品 特征指紋图谱。步骤104，对试样和标准样品的特征指紋图谱进行一阶、二阶求导计算， 获得相应的图谱。步骤105，试样与标准样品进行分级比对识别，比对识别时，得到试样与 样品之间的相关系数，并将识别结果输出；所述的分级比对识别可以是特征指紋图谱、 一阶导数谱、二阶导数谱单个 进行比对识别，或者将其中任意两者结合在一起进行比对识别，或者是三者结 合在一起相互进行比对识别。所述的分级比对识别的方法，也可以是最小错误率贝叶斯决策理论、近邻 法、支持向量机方法、人工神经网络、模糊模式识别、模拟退火和遗传算法， 或者是将其中多种方法进行结合进行比对识别。其中，近邻法是识别方法中最重要的方法，用皮尔森相关系数规定两条曲 线之间的相似程度，求导公式如下<formula>formula see original document page 7</formula>其中，x、 y分别为两条数据曲线，x=(Xl, x2，...， xN), y=(yi, y2,...， yN), N 为数据维数。利用上述公式，可求得试样与标准样品的相关系数。如果所述识别待验样品失败，则提示重新识别，并进行重新识别，提示新 建特征指紋图谱信息，将新建特征指紋图谱录入特征指紋图谱数据库以完善数 据库。下面根据具体实施例对本专利技术作进一步说明 实施例l,识别一种巿售燕窝所属的种类。具体识别步骤如下 首先，釆用Perkin2Elmer公司的Spectrum One傅里叶变换红外光谱仪和 通用衰减全反射附件、硅碳棒光源、DTGS监测器，分辨率取4cm"，特征频率 范围为4000 cm" 650 cm—1,测得印尼燕、越南燕、马来西亚燕、泰国血燕、 菲律宾草燕和香港巿售的燕窝红外光谱，建立燕窝样品特征指紋图谱数据库；然后，待验样品燕窝研磨后直接压片，制成试样；将试样置于通用衰减全 反射附件的钻石探头处进行测定，分辨率取4cm — 1,特征频率范围为4000 cm"-650cm'1，获得试样特征指紋图谱；最后，从燕窝标准样品特征指紋图谱数据库提取各种燕窝标准样品特征指 紋图谱，利用近似法，进行试样与标准样品的特征指紋图谱的比对识别。图2为从燕窝样品特征指紋图谱数据库提取各种燕窝样品特征指紋图谱， 其中，a为印尼燕窝，b为越南燕窝，c为马来西亚燕窝，d为泰国血燕窝，e 为菲律宾草燕窝，f为香港巿售燕窝。图3为试样的一维红外特征指紋图谱图，如图2、图3所示，从图谱比对 中可知试样与越南燕窝的主要吸收峰十分接近，分别为2926cm"、 2925cm"; 1633 cm"、 1634 cm"; 1536 cm國1、 1537 cm.1; 1032 cm—1、 1036 cm",吸收峰分别相差了 1、 1、 1、 4个波数，采用近邻法，将试样特征指紋图谱与从数据库中 提取的各种燕窝样品特征指紋图谱的相关系数进行比较，试样与越南燕窝最为 接近，可以确定该燕窝为越南燕窝。以上所述，仅为本专利技术的较佳实施例而已，并非用于限定本专利技术的保护范围。权利要求1、一种，其特征在于，该方法包括以下步骤A，根据不同物质不同的频率吸收特性，采用特征频段对标准样品进行测定，获得标准样品的特征指纹图谱，建立标准样品特征指纹图谱数据库；B，对待验样品进行取样处理，获得试样，利用试样的频率吸收特性，采用特征频段对试样进行测定，获得试样的特征指纹图谱；C，从标准样品特征指纹图谱数据库中提取与试样同类的标准样品特征指纹图谱；D，对试样和标准样品的特征指纹图谱进行一阶、二阶求导计算，获得相应的一阶导数特征指纹图谱和二阶导数特征指纹图谱；E，试样利用上述所得到的特征指纹图谱、一阶导数特征指纹图谱及二本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种利用特征指纹图谱识别样品的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：Ａ，根据不同物质不同的频率吸收特性，采用特征频段对标准样品进行测定，获得标准样品的特征指纹图谱，建立标准样品特征指纹图谱数据库；Ｂ，对待验样品进行取样处理，获得试样，利用试样的频率吸收特性，采用特征频段对试样进行测定，获得试样的特征指纹图谱；Ｃ，从标准样品特征指纹图谱数据库中提取与试样同类的标准样品特征指纹图谱；Ｄ，对试样和标准样品的特征指纹图谱进行一阶、二阶求导计算，获得相应的一阶导数特征指纹图谱和二阶导数特征指纹图谱；Ｅ，试样利用上述所得到的特征指纹图谱、一阶导数特征指纹图谱及二阶导数特征指纹图谱与标准样品进行分级比对识别，并输出识别结果。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：徐向阳，
申请(专利权)人：徐向阳，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]