【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及中药材鉴别，尤其涉及一种冬虫夏草产区溯源方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、冬虫夏草ophiocordyceps sinensis，隶属于线虫草科(ophiocordycipitaceae)，线虫草属(ophiocordyceps)，是中国传统的名贵中药材，富含多糖、核苷类、甘露醇、甾醇类及活性蛋白，具有多种功效。
2、野生冬虫夏草仅分布于青藏高原及周边地区海拔3 000m以上、雪线以下的地区，在我国的分布包括西藏、青海、四川、云南、甘肃五省区的高寒草甸草原。冬虫夏草的品质与青藏高原自然环境密切相关，真菌、昆虫、气候、土壤、植物等因素都会影响冬虫夏草的质量，不同产区的冬虫夏草品质存在较大的差异，因此价格也相差较大。产自于西藏那曲、昌都和山南、青海果洛和玉树等地的冬虫夏草质优价高。中国地理标志产品是中国工商总局认定具有明显地域特色且质量声誉高的特产，具有保护和促进品牌化发展的作用。那曲冬虫夏草和青海冬虫夏草均为地理标志保护产品，奠定了其在虫草界的地位。青海省地方标准《地理标志产品青海冬虫夏草》和西藏自治区质量技术监督局发布的《地理标志产品西藏那曲冬虫夏草》地方标准均描述了地理标志产品的保护范围和保护的冬虫夏草的特征，但是消费者很难从冬虫夏草特征描述中分辨真假，目前市场主要依赖经验以外观判断是否为那曲冬虫夏草、青海冬虫夏草等，判断依据缺乏科学性。受利益驱使，部分商家混淆冬虫夏草产区，以次充好，扰乱了正常市场秩序。
3、因此，亟需建立一种有效的冬虫夏草产区溯源方法。
1、本专利技术提供一种冬虫夏草产区溯源方法、系统、设备及介质，用以解决现有技术过于依赖经验以外观判断冬虫夏草的产区，冬虫夏草产区溯源方法缺乏科学依据，消费者容易被误导的缺陷。
2、本专利技术提供一种冬虫夏草产区判别模型的构建方法，包括：
3、得到冬虫夏草产区数据，产区包括以下任两个或其任意组合：那曲、西藏(西藏内除那曲之外的产区)、青海、四川、云南、甘肃；
4、基于冬虫夏草产区数据，得到不同产区冬虫夏草的矿物质元素数据，矿物质元素包括：钠、钾、钙、镁、铝、钡、铜、铁、锰、磷、硫、锌；
5、根据冬虫夏草产区数据和矿物质元素数据，进行主成分分析，得到冬虫夏草产区分组数据；
6、根据冬虫夏草产区分组数据，利用分组后的冬虫夏草产区数据和矿物质元素数据，结合正交偏最小二乘法判别分析，训练得到冬虫夏草产区判别模型。
7、根据本专利技术提供的一种冬虫夏草产区判别模型的构建方法，利用电感耦合等离子体发射光谱仪检测获得矿物质元素数据。
8、根据本专利技术提供的一种冬虫夏草产区判别模型的构建方法，所述根据冬虫夏草产区数据和矿物质元素数据，进行主成分分析，得到冬虫夏草产区分组数据，包括：
9、根据冬虫夏草产区数据和矿物质元素数据，进行主成分分析，统计矿物质元素对冬虫夏草产区辨别的影响，获得得分图；
10、根据得分图进行多变量统计分析，判定那曲和西藏(西藏内除那曲之外的产区)之间的冬虫夏草不易区分，且与云南的冬虫夏草样品有聚集趋势，以及，判定甘肃和四川之间的冬虫夏草不易区分，且与青海的冬虫夏草有聚集趋势；
11、根据不同产区之间的冬虫夏草的聚集趋势，得到冬虫夏草产区溯源分组数据。
12、根据本专利技术提供的一种冬虫夏草产区判别模型的构建方法，所述根据不同产区之间的冬虫夏草的聚集趋势，得到冬虫夏草产区分组数据，具体为：
13、根据得分图显示的不同产区的冬虫夏草的聚集趋势，将西藏(西藏内除那曲之外的产区)、那曲和云南的冬虫夏草归为第一组，将甘肃、四川和青海的冬虫夏草归为第二组，得到冬虫夏草产区分组数据。
14、根据本专利技术提供的一种冬虫夏草产区判别模型的构建方法，所述根据冬虫夏草产区分组数据，利用分组后的冬虫夏草产区数据和矿物质元素数据，结合正交偏最小二乘法判别分析，训练得到冬虫夏草产区判别模型，包括：
15、根据冬虫夏草产区分组数据，得到对应第一组产区的冬虫夏草产区数据和矿物质元素数据以及对应第二组产区的冬虫夏草产区数据和矿物质元素数据；
16、根据对应第一组产区的冬虫夏草产区数据和矿物质元素数据和对应第二组产区的冬虫夏草产区数据和矿物质元素数据，结合正交偏最小二乘法判别分析，训练得到第一冬虫夏草产区判别模型，以用于判别待溯源冬虫夏草在第一组和第二组中的组别归属；
17、根据对应第一组产区的冬虫夏草产区数据和矿物质元素数据，结合正交偏最小二乘法判别分析，训练得到第二冬虫夏草产区判别模型，以用于判别待溯源冬虫夏草在西藏(西藏内除那曲之外的产区)、那曲、云南中的产区归属；
18、根据对应第二组产区的冬虫夏草产区数据和矿物质元素数据，结合正交偏最小二乘法判别分析，训练得到第三冬虫夏草产区判别模型，以用于判别待溯源冬虫夏草在甘肃、四川、青海中的产区归属。
19、根据本专利技术提供的一种冬虫夏草产区判别模型的构建方法，所述根据冬虫夏草产区分组数据，利用分组后的冬虫夏草产区数据和矿物质元素数据，结合正交偏最小二乘法判别分析，训练得到冬虫夏草产区判别模型，还包括：
20、得到第一冬虫夏草产区判别模型、第二冬虫夏草产区判别模型、和第三冬虫夏草产区判别模型的解释能力数据和预测能力数据；
21、根据解释能力数据和预测能力数据，验证第一冬虫夏草产区判别模型、第二冬虫夏草产区判别模型、和第三冬虫夏草产区判别模型的解释能力和预测能力。
22、根据本专利技术提供的一种冬虫夏草产区判别模型的构建方法，所述根据冬虫夏草产区分组数据，利用分组后的冬虫夏草产区数据和矿物质元素数据，结合正交偏最小二乘法判别分析，训练得到冬虫夏草产区判别模型，还包括：
23、得到第一冬虫夏草产区判别模型、第二冬虫夏草产区判别模型、和第三冬虫夏草产区判别模型的置换检验结果；
24、根据置换检验结果，验证第一冬虫夏草产区判别模型、第二冬虫夏草产区判别模型、和第三冬虫夏草产区判别模型的可靠性。
25、本专利技术还提供的一种冬虫夏草产区溯源方法，包括：
26、得到待溯源冬虫夏草的矿物质元素数据，待溯源冬虫夏草的候选产区为那曲、西藏(西藏内除那曲之外的产区)、青海、四川、云南、甘肃中的一个；
27、根据待溯源冬虫夏草的矿物质元素数据，通过上述任一项提供的一种冬虫夏草产区判别模型的构建方法所构建的冬虫夏草产区判别模型，得到待溯源冬虫夏草的产区归属。
28、本专利技术还提供一种冬虫夏草产区溯源系统，包括：
29、数据获取模块，用于：得到待溯源冬虫夏草的矿物质元素数据，待溯源冬虫夏草的候选产区为那曲、西藏(西藏内除那曲之外的产区)、青海、四川、云南、甘肃中的一个；
30、产区溯源模块，用于：根据待溯源冬虫夏草的矿物质元素数据，通过上述任一项提供的一种冬虫夏草产区判别模型的构建方法所构建的冬虫夏本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种冬虫夏草产区判别模型的构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种冬虫夏草产区判别模型的构建方法，其特征在于，所述根据冬虫夏草产区数据和矿物质元素数据，进行主成分分析，得到冬虫夏草产区分组数据，包括：
3.根据权利要求2所述的一种冬虫夏草产区判别模型的构建方法，其特征在于，所述根据不同产区之间的冬虫夏草的聚集趋势，得到冬虫夏草产区分组数据，具体为：
4.根据权利要求3所述的一种冬虫夏草产区判别模型的构建方法，其特征在于，所述根据冬虫夏草产区分组数据，利用分组后的冬虫夏草产区数据和矿物质元素数据，结合正交偏最小二乘法判别分析，训练得到冬虫夏草产区判别模型，包括：
5.根据权利要求4所述的一种冬虫夏草产区判别模型的构建方法，其特征在于，所述根据冬虫夏草产区分组数据，利用分组后的冬虫夏草产区数据和矿物质元素数据，结合正交偏最小二乘法判别分析，训练得到冬虫夏草产区判别模型，还包括：
6.根据权利要求4所述的一种冬虫夏草产区判别模型的构建方法，其特征在于，所述根据冬虫夏草产区分组数据，利用分组后的冬虫夏草产区
7.一种冬虫夏草产区溯源方法，其特征在于，包括：
8.一种冬虫夏草产区溯源系统，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求7所述的一种冬虫夏草产区溯源方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求7所述的一种冬虫夏草产区溯源方法。
...【技术特征摘要】
1.一种冬虫夏草产区判别模型的构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种冬虫夏草产区判别模型的构建方法，其特征在于，所述根据冬虫夏草产区数据和矿物质元素数据，进行主成分分析，得到冬虫夏草产区分组数据，包括：
3.根据权利要求2所述的一种冬虫夏草产区判别模型的构建方法，其特征在于，所述根据不同产区之间的冬虫夏草的聚集趋势，得到冬虫夏草产区分组数据，具体为：
4.根据权利要求3所述的一种冬虫夏草产区判别模型的构建方法，其特征在于，所述根据冬虫夏草产区分组数据，利用分组后的冬虫夏草产区数据和矿物质元素数据，结合正交偏最小二乘法判别分析，训练得到冬虫夏草产区判别模型，包括：
5.根据权利要求4所述的一种冬虫夏草产区判别模型的构建方法，其特征在于，所述根据冬虫夏草产区分组数据，利用分组后的冬虫夏草产区数据和矿物质元素...
【专利技术属性】
技术研发人员：董彩虹，王芬，孟国良，范俊峰，安亚彬，
申请(专利权)人：中国科学院微生物研究所，
类型：发明
国别省市：
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