一种金银花中农药残留预测方法技术

一种金银花中农药残留预测方法,属于农药残留检测领域,具体的操作步骤包括：a.样品的制备；b.样品的光谱数据采集；c.滤波平滑处理；d.建立BP神经网络模型对农药浓度进行预测：利用BP神经网络算法对得到的紫外吸收光谱数据进行识别分析，将得到的光谱数据导入到神经网络算法中构建BP神经网络，网络建好后开始BP神经网络初始化，再利用函数train对BP神经网络进行训练；最后利用sim函数将训练好的BP神经网络预测函数输出得到真实值和预测值的决定系数；e.回收率计算。本发明专利技术将BP神经网络分类算法与紫外光谱检测法相结合，实现对金银花中农药残留的快速、精确预测，为金银花中农药残留检测提供了新的途径。留检测提供了新的途径。留检测提供了新的途径。

【技术实现步骤摘要】
一种金银花中农药残留预测方法


[0001]本专利技术涉及农药残留检测
，具体涉及一种金银花中农药残留预测方法。

技术介绍

[0002]金银花是忍冬科植物忍冬的干燥花蕾或带初开的花，通常在夏初花开前采收干燥，具有清热解毒、广谱抗菌的功效，是中国最重要的中草药之一。据报道，它具有广泛的生物学和药理特性，包括抗炎、抗氧化、抗癌、抗菌和抗病毒作用。金银花因其广泛的药用价值和保健作用而具有较高的经济价值，随着SARS、H7N9和新型冠状病毒的先后爆发和蔓延，其作为中成药例如连花清瘟和双黄连的重要成分也逐渐受到人们的关注。随着近年来人们对健康问题的日益关注，金银花引起消费者相当大的兴趣。对不同类型的金银花产品的需求正在迅速增长，如保健食品、饮料和化妆品。然而，由于金银花在田间的花期较长，从5月到9月，因此很容易受到蚜虫、红蜘蛛螨、棉铃虫、尺蠖、白粉病、褐斑病和炭疽病等多种病虫害的侵害。此外，单株植物的开花周期通常为5
‑
8天，农药喷洒和收获期之间的时间很短。因此，金银花很容易受到农药残留的污染。
[0003]随着检测技术和仪器设备的不断成熟，金银花农药残留的检测方法也不断完善。常见的检测方法有气相色谱法、高效液相色谱法、色谱串联质谱法等。其中，气象色谱法分离效率高、选择性好但是在对组分直接进行定性分析时，必须用已知物或已知数据与相应的色谱峰进行对比，或与其他方法如质谱、光谱联用，才能获得直接肯定的结果。
[0004]在定量分析时，常需要用已知物纯样品对检测后输出的信号进行校正。高效色谱法具有高效，检测灵敏度高的优点，但是分析成本高，分析时间长。色谱串联质谱法有优异的选择性和多功能性，但是操作复杂，需要合适的样板制备和色柱选择。

技术实现思路

[0005]为了解决现有的金银花中农药残留检测技术所需的成本普遍偏高、操作难度高、检测速度较慢的问题，本专利技术提出了一种金银花中农药残留预测方法，紫外吸收光谱法的操作简单、分析速度快、无损检测并且检测范围广，结合BP算法能够快速、精确的对金银花中的农药残留进行预测；能有效的解决上述的技术问题。
[0006]本专利技术通过以下的技术方案实现：
[0007]一种金银花中农药残留预测方法，具体的操作步骤包括：
[0008]步骤一：样品的制备：
[0009]取适量金银花，用中药材磨粉机磨成粉末，称取一定量的金银花粉末、阿维菌素和噻虫嗪，配成阿维菌素样品和噻虫嗪样品；
[0010]步骤二：样品的光谱数据采集：
[0011]室温下测定供试品溶液的紫外可见吸收光谱，波长范围200～400，扫描间距1nm，精度为10；分别采集39组阿维菌素、噻虫嗪和金银花的混合溶液的紫外吸收光谱信息；
[0012]步骤三：滤波平滑处理：
[0013]利用Origin自带低通滤波器Savitzky—Golay卷积平滑方法，平滑数据点为10，多项式级数为2对扫描结果进行滤波平滑处理；步骤四：建立BP神经网络模型对农药浓度进行预测：
[0014]建立BP神经网络模型，利用BP神经网络算法对得到的紫外吸收光谱数据进行识别分析，将得到的光谱数据导入到神经网络算法中，利用Matlab里的newff函数构建一个BP神经网络，网络建好后开始BP神经网络初始化，再利用函数train对BP神经网络进行训练，训练结束后，若没有达到训练的要求将重新返回重新进行训练，直到达到训练预设的条件为止；
[0015]步骤五：回收率计算：
[0016]利用sim函数将训练好的BP神经网络预测函数输出得到真实值和预测值的决定系数。
[0017]进一步的，步骤一所述的配成阿维菌素样品和噻虫嗪样品的具体操作方式为：取适量金银花，用中药材磨粉机磨成粉末，过80目筛，准确称取0.5g粉末，加入50mL水，静置5小时后过滤，加水稀释至0.1mg/mL后分别取10mL放入两个量杯备用；秤取一定量阿维菌素和噻虫嗪、阿维菌素加100mL水稀释，将稀释后阿维菌素和噻虫嗪溶液分别加入到金银花溶液中。
[0018]样品的制备采用先将药材进行粉碎、过筛、静置，最后通过过滤的方式来获取备用溶液，粉碎、过筛和静置更有利于药材有效成分的提取，过滤减少了药物残渣对吸收光谱采集的影响。
[0019]进一步的，所述的阿维菌素样品的初始浓度为1.37969ug/mL，噻虫嗪样品的初始浓度为0.003073mg/mL。
[0020]进一步的，步骤二所述的分别采集39组阿维菌素、噻虫嗪和金银花的混合溶液的紫外吸收光谱信息，具体的操作方式为：采用UV
‑
6300系列的紫外可见分光光度计，设定参数：波长范围选定200～400，扫描间距1nm，精度为10；采集39组浓度范围在1.38ug/mL～6.25ug/mL阿维菌素金银花混合溶液的紫外吸收光谱信息，以及39组浓度范围在0.003mg/mL～0.0273mg/mL噻虫嗪金银花混合溶液的紫外吸收光谱信息；并将阿维菌素金银花混合溶液的39组光谱信息和噻虫嗪金银花混合溶液的39组光谱信息进行保存。确保了实验的准确度，为后续算法提供足够多的训练集和测试集数据。
[0021]进一步的，步骤三所述的Origin自带低通滤波器Savitzky—Golay卷积平滑方法，其数学表达式为：
[0022][0023]式中，X
i
和分别为平滑前后光谱数据向量中某一个元素，W
j
是移动窗口平滑中的权重因子，窗口长度为2r+1，其取值为多项式的拟合系数。Savitzky
‑
Golay多项式平滑方法定义的窗口中有奇数个点，平滑是对中心点来进行的，其平滑效果与窗口宽度相关，而窗口宽度的选择通常跟仪器的条件、测试参数以及样品的光谱特性等因素相关。
[0024]进一步的，步骤四所述的建立BP神经网络模型，具体的操作方式为：将BP神经网络
设定为3层，其中隐含层节点数设置为5个，学习率为0.1，目标误差设置为1
×
10
‑6，最大迭代次数设置为1000；其中输入层节点数对应为采集一个光谱图用的点，输出层节点数对应为预测得到的浓度为1个；选取光谱数据前31组为训练集，后8组为测试集。
[0025]进一步的，步骤四所述的利用函数train对BP神经网络进行训练，具体的操作方式为：将31组训练集样本划分为内部训练集、内部验证集和内部测试集；整个训练集中，阿维菌素样品的相关系数R分别为1，0.97491，0.98971，0.9839；噻虫嗪样品的相关系数R分别为0.99974、0.92712、0.90339、0.96829；经过仿真模拟后得出阿维菌素的真实浓度与预测浓度对比的均方误差为0.016189，决定系数为0.9908，噻虫嗪的真实浓度与预测浓度对比的均方误差为6.2507
×
10
‑7，决定系数为0.9908。由此可以看出实际浓度和预测浓度之间相差不大，BP神经网络能很好的进行浓度预测。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种金银花中农药残留预测方法，其特征在于，具体的操作步骤包括：步骤一：样品的制备：取适量金银花，用中药材磨粉机磨成粉末，称取一定量的金银花粉末、阿维菌素和噻虫嗪，配成阿维菌素样品和噻虫嗪样品；步骤二：样品的光谱数据采集：室温下测定供试品溶液的紫外可见吸收光谱，波长范围200～400，扫描间距1nm，精度为10；分别采集39组阿维菌素、噻虫嗪和金银花的混合溶液的紫外吸收光谱信息；步骤三：滤波平滑处理：利用Origin自带低通滤波器Savitzky—Golay卷积平滑方法，平滑数据点为10，多项式级数为2对扫描结果进行滤波平滑处理；步骤四：建立BP神经网络模型对农药浓度进行预测：建立BP神经网络模型，利用BP神经网络算法对得到的紫外吸收光谱数据进行识别分析，将得到的光谱数据导入到神经网络算法中，利用Matlab里的newff函数构建一个BP神经网络，网络建好后开始BP神经网络初始化，再利用函数train对BP神经网络进行训练，训练结束后，若没有达到训练的要求将重新返回重新进行训练，直到达到训练预设的条件为止；步骤五：回收率计算：利用sim函数将训练好的BP神经网络预测函数输出得到真实值和预测值的决定系数。2.根据权利要求1所述的一种金银花中农药残留预测方法，其特征在于：步骤一所述的配成阿维菌素样品和噻虫嗪样品的具体操作方式为：取适量金银花，用中药材磨粉机磨成粉末，过80目筛，准确称取0.5g粉末，加入50mL水，静置5小时后过滤，加水稀释至0.1mg/mL后分别取10mL放入两个量杯备用；秤取一定量阿维菌素和噻虫嗪、阿维菌素加100mL水稀释，将稀释后阿维菌素和噻虫嗪溶液分别加入到金银花溶液中。3.根据权利要求1或2所述的一种金银花中农药残留预测方法，其特征在于：所述的阿维菌素样品的初始浓度为1.37969ug/mL，噻虫嗪样品的初始浓度为0.003073mg/mL。4.根据权利要求1所述的一种金银花中农药残留预测方法，其特征在于：步骤二所述的分别采集39组阿维菌素、噻虫嗪和金银花的混合溶液的紫外吸收光谱信息，具体的操作方式为：采用UV
‑
6300...

【专利技术属性】
技术研发人员：季仁东，喻志伟，卞海溢，王晓燕，冯小涛，郭鑫月，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：