【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及中药产地鉴别，具体是快速鉴别天然产物是否为特定产地的通用快速方法。
技术介绍
1、无论道地药材还是植物类地理标志产品，都因为其生长环境和种植技术的差异而独具特色。特定位置出产的道地药材是历史悠久、品质优良、疗效突出、优质高产等优点的代名词。
2、对这些天然产物进行种植栽培、产地加工、商品分级和销售、临床应用等生产流通中的各个环节的简易快速鉴别对于保障其“质优效佳”具有实用价值。
3、现有技术中，通常采用鉴定某一成分的含量来判定药材的优劣。但是，由于天然产物一般具有成分复杂的特点，采用个别或多个化学成分的含量难以对其整体质量进行客观评价，并形成饱受争议的“唯成分论”。
4、为此，有人尝试采用多种基于整体性质的描述方法对天然产物样品进行全面表征。
5、其中，最为常用的是光谱及其成像技术，包括近红外光谱(near infrared,nir)、中红外光谱、太赫兹、拉曼光谱及其成像技术等，这类光谱技术具有操作方便、信息丰富等优势，但数据的可解释性相对较差；
6、而核磁共振谱、高分辨质谱及其成像技术相对于上述光谱分析技术而言，具有较好的可解释性，但又因其价格昂贵，操作复杂等原因，推广应用受到限制。
7、亟需提供一种仪器体型较小，便于携带，样品制备简易，试样无需提取，可以快速检测的道地药材的产地溯源方法，以解决现有技术中存在的问题。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是提供一种快速鉴别天然产物是否为
2、本专利技术公开了一种快速鉴别天然产物是否为特定产地的通用快速方法，包括如下步骤：
3、s1、建立不同种类中药样品的特征产地数据库；
4、所述s1步骤包括：
5、s11、获取并制备不同产地的中药标准样品；
6、s12、扫描s11步骤获取的标准样品的近红外光谱数据；
7、s13、使用多元散射校正方法对光谱数据进行预处理；
8、s14、使用竞争性自适应重加权采样法进行特征选择；
9、s15、建立产地判别模型；
10、s2、获取待测样品的近红外光谱数据，并将其作为卷积神经网络模型的输入，从而预测出该待测样品是否来自特征产地。
11、进一步地，所述s13步骤，还包括如下步骤：
12、s131、将所有已获取的样品近红外光谱数据按行排列存储至csv文件中，第一行代表光谱采集时的波长点信息，其余每行代表一个样品的近红外光谱数据，csv文件最后一列存储每个样品的产地信息顺序编码；
13、s132、通过python的numpy库中的loadtxt方法读取csv文件，并以数组的形式存储数据；
14、s133、根据公式计算出样本集平均光谱
15、其中，xi，k表示第i个样品的第k个波长处的吸光度，i＝1，2，...，n；k＝1，2，...，m；n为样本总数，m为波长点总数；基于最小二乘法将与进行线性回归，则经过msc处理的光谱为
16、进一步地，所述s14步骤包括：
17、将s13返回的数据存储在数组中，分别记样品光谱信息矩阵为x和类别矩阵为y；采用蒙特卡洛采样算法采样n次，每次从中随机抽取20％作为测试集，将其余的样品光谱信息矩阵x和类别矩阵y进行pls回归；用指数衰减指数去除回归系数|bi|相对较小的波长点；
18、在第j次采样时，波长点的保留率rj＝ae-kj；其中a＝(m/2)1/(n-1)，k＝ln(m/2)/(n-1)；通过n次采样筛选出pls模型回归系数绝对值大的波长点，用每次产生的新变量子集建立pls模型，计算每个模型的交互验证均方差(rmsecv)，最后子集为rmsecv值最小的变量子集。
19、进一步地，所述s15步骤包括：
20、s151、将s14步骤返回的数据存储在数组中；设定测试集所占比例；通过spxy样本划分法将上述数组形式的数据划分为训练集和测试集；
21、s152、定义一维卷积神经网络结构；读取训练集光谱数据；以交叉熵损失函数作为损失函数，同时设定优化器及其参数、训练轮数、批处理大小等参数；执行模型训练；使用测试集光谱数据对建立的一维卷积神经网络进行模型评价。
22、本专利技术的有益效果在于：
23、1、利用样品的组成和结构与近红外光谱之间存在一定的函数关系的特点，判定不同产地的药材；
24、2、使用全波段光谱进行建模的方法能提升模型的通用性，减少波段选择的复杂过程；
25、3、分析有快速、无损、准确等优点；
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1.一种快速鉴别天然产物是否为特定产地的通用快速方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的快速鉴别天然产物是否为特定产地的通用快速方法，其特征在于，所述S13步骤，还包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的快速鉴别天然产物是否为特定产地的通用快速方法，其特征在于，所述S14步骤包括：
4.根据权利要求1所述的快速鉴别天然产物是否为特定产地的通用快速方法，其特征在于，所述S15步骤包括：
【技术特征摘要】
1.一种快速鉴别天然产物是否为特定产地的通用快速方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的快速鉴别天然产物是否为特定产地的通用快速方法，其特征在于，所述s13步骤，还包括如下步骤：
【专利技术属性】
技术研发人员：冯薇，文师召，李亚薇，李思凡，张泽昭，王鑫国，
申请(专利权)人：河北中医药大学，
类型：发明
国别省市：
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