【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及激光诱导击穿光谱，尤其涉及一种基于libs的多维度白酒鉴别分析方法。
技术介绍
1、在食品领域，质量检验和信息验证是当今公众非常关注的问题。中国白酒是世界六大蒸馏酒精饮料之一，在世界范围内享有美誉。由于原料复杂，工艺独特，多种菌株共发酵等原因，白酒的成分构成极其复杂。从化学成分来看，白酒中98%成分都是水和酒精，酯类、酸类、醛类、酚类等300多种有机化合物在白酒中所占的体积分数不到2%。由于白酒的经济价值与年份高度相关，部分不法厂家将劣质酒甚至毒酒假冒为陈酿多年的高档白酒以获得更高的利润，严重影响了白酒的信誉、扰乱了市场的正常、损害了购买者切身的利益，严重的还危害到了饮用者的身体健康。
2、目前对白酒原酒品质进行鉴别的主流方法主要有感官口评评级法、原子荧光光谱法（afs）、液相色谱分析法（plc）、气相离子迁移光谱法（gims）和以电子鼻、电子舌为主的仿生鉴别法等。作为日常生产生活中较为常见的白酒真伪判别方法之一，感官口感评级法有着较高的检测灵活性，可直接快速反映出白酒的综合品质，包括颜色、气味、口感等多个方面，能够捕捉到白酒的细微差别，但该方法判定结果主要取决于品酒师的经验，主观性较强，容易受到外界环境及品酒师个人偏好等多因素影响，且对不同级别的原酒难以进行量化的描述，其判别准确性波动较大；afs技术能够准确的分析出白酒中的微量元素含量，有着较高的分析精度，同时还具有检测速度快、测定多种元素的优点，但在检测过程中需要向白酒中加入一定量的荧光物质使得样品被污染，不仅如此该方法还需要专业的设备和技术支持，
3、激光诱导击穿光谱技术（libs）是一种基于高功率脉冲的等离子体原子发射光谱技术，利用强脉冲激光聚焦到目标样品表面产生等离子体，配合后续的机器学习和深度学习方法实现了对样品成分的定量定性分析。作为一种新兴的化学分析手段，libs技术除了具有检测速度快、分析精度高、无需样品预处理、多元素同时分析的优点外，它还允许非接触式原位检测，为实时在线检测开辟了新的可能，现已被广泛的应用于食品安全、物质检测、地质勘探、火星探测等诸多领域。
4、libs技术发展速度快、涉及领域广，但是在白酒检测方面仍存在技术难题。由于白酒中乙醇比热容较低，使得在由液体分子转化为气体分子时不需要吸收过多的热量，且乙醇分子的分子量较小，分子之间间隔较大，因此能够比较容易地从液体表面脱离进入气态状态，这些原因决定了乙醇易挥发的性质，而该性质不仅使得白酒成分检测技术与高能激光击穿不匹配，还导致白酒分析准确率低、信号稳定性差。除此之外，由于libs技术自吸收效应、基体效应等的影响，用于光谱数据定性分析的化学计量学方法普遍存在分析精确率低的问题，这些不足限制了libs技术进一步深入的发展以及更广泛的应用。
技术实现思路
1、为克服现有白酒鉴别技术准确性波动较大、检验成本高、分析能力有限以及分析精确率低等的技术缺陷，本专利技术提供了一种基于libs的多维度白酒鉴别分析方法，其能实现白酒内部等离子体波长范围、流体属性、组成成分的高精度实时在线检测。
2、本专利技术提供了一种基于libs的多维度白酒鉴别分析方法，步骤为：
3、步骤一、构建高频超声雾化模块和激光诱导击穿光谱模块：高频超声雾化模块包括柱状样品反应室、压电陶瓷震荡片和球型载气装置，侧面开孔用于安装球型载气装置，其内侧底部设有凹槽用于固定安装压电陶瓷震荡片，球形载气装置通过橡胶导气管与柱状样品反应室相连；激光诱导击穿光谱模块包括纳秒脉冲激光器、双通道光纤光谱仪、光隔离器、聚焦光学透镜、光束收集透镜、光纤和电子时序控制器；将白酒样品倒入柱状样品反应室，使白酒样品完全浸没压电陶瓷震荡片，待柱状样品反应室中形成雾化后的液滴气溶胶颗粒后，雾汽通过橡胶导气管进入球型载气装置中，通过球型载气装置的缓冲作用在其出口位置处产生均匀稳定的白酒汽柱，待汽柱稳定流出2min后开启纳秒脉冲激光器进行白酒光谱数据采集；纳秒脉冲激光器在电子时序控制器的作用下发出的激光依次经过光隔离器和聚焦光学透镜后聚焦于球型载气装置的出口位置处，聚焦后的激光对稳定的白酒汽柱进行击穿，使其产生等离子体，通过光束收集透镜将相应的白酒等离子体光谱信号耦合至光纤并传输至双通道光纤光谱仪，双通道光纤光谱仪的探头处组合iccd相机对等离子体击穿图像进行实时采集，最后将等离子体光谱信号和等离子体击穿图像传输到电脑端；
4、步骤二、构建光谱数据预处理模块：光谱数据预处理模块由matlab软件实现，其采用数学形态学结合不对称迭代加权最小二乘法对光谱信号进行基线矫正，并基于主成分分析法进行特征提取；
5、步骤三、构建定性分析网络优化模块：定性分析网络优化模块由matlab软件实现，将遗传算法ga作为内部优化函数，对神经网络bp进行优化，通过评价、选择、交叉、突变实现神经网络bp最优节点数、偏置、阈值的选取，寻得最优网络架构，以此来完成白酒光谱数据定性分析网络优化；将麻雀搜索算法ssa作为外部优化函数，利用麻雀搜索算法ssa对神经网络bp的隐含层节点数、权重以及超参数进行优化，寻得最优参数组合；最后基于网络搜索模型gscv对ssa-gabp网络模型中的超参数进行二次优化，优化子步骤为：
6、步骤3.1、将前期光谱数据预处理模块中提取的数据导入ssa-gabp网络模型中；分别设定由bp训练函数trainsc决定的两个待搜索参数σ、λ的取值范围为[2-m，2m]，m为随机数且取决于网络构建时的范围，设定初始搜索框架的步长为n，获得一个粗搜索网络，网络中的节点即为给定范围内所有可能得到的参数组合；
7、步骤3.2、将所有的参数组合赋值于ssa-gabp网络模型，并分别经过k折交叉验证法对ssa-gabp网络模型的判别性能评定，找到均方误差最小的参数组合(σi, λj)；
8、步骤3.3、如果交叉验证结果满足要求精度，则输出参数组合得到最优的gscv-ssa-gabp二次优化后的模型，如果交叉验证结果不满足要求精度，则进行选择参数组合(σi, λj)周围的四个节点(σi+n,λj+n）、(σi+n,λj-n)、(σi-n,λj-n)、(σi-n,λj+n)间的网络作为新的搜索范围，并设定搜索步长 n/2，建立精细化网络结构，再次进行交叉验证，寻得新的均方误差最小的参数组合(σm, λn）；
9、步骤3.4、若参数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于LIBS的多维度白酒鉴别分析方法，其特征在于，步骤为：
2.根据权利要求1所述的一种基于LIBS的多维度白酒鉴别分析方法，其特征在于，步骤3.2中，k折交叉验证法为将全部数据集平均分为k份，按顺序分别取出k-1份作为训练集进行模型训练，用剩下的1份作为验证集对模型的分析指标进行评估，并用k次训练结果的平均值作为对模型的定性分析性能进行估计，其中k的取值为8。
3.根据权利要求2所述的一种基于LIBS的多维度白酒鉴别分析方法，其特征在于，步骤一中，柱状样品反应室的顶部开孔用于放置进气扇以便于雾化后的白酒进入载气装置，后续待柱状样品反应室中形成雾化后的液滴气溶胶颗粒后，再打开进气扇使得反应室内外产生气压差，促使雾汽进入球型载气装置中。
4.根据权利要求1至3任一项所述的一种基于LIBS的多维度白酒鉴别分析方法，其特征在于，步骤二中，基于主成分分析法进行特征提取时，是通过建立累计方差贡献曲线选取最佳的主成分数量。
5.根据权利要求2所述的一种基于LIBS的多维度白酒鉴别分析方法，其特征在于，纳秒脉冲激光器为Nd：YAG纳秒脉冲
...【技术特征摘要】
1.一种基于libs的多维度白酒鉴别分析方法，其特征在于，步骤为：
2.根据权利要求1所述的一种基于libs的多维度白酒鉴别分析方法，其特征在于，步骤3.2中，k折交叉验证法为将全部数据集平均分为k份，按顺序分别取出k-1份作为训练集进行模型训练，用剩下的1份作为验证集对模型的分析指标进行评估，并用k次训练结果的平均值作为对模型的定性分析性能进行估计，其中k的取值为8。
3.根据权利要求2所述的一种基于libs的多维度白酒鉴别分析方法，其特征在于，步骤一中，柱状样品反应室的...
【专利技术属性】
技术研发人员：郝晓剑，靳昊宇，潘吾思，韩英，莫璧铭，李楠，张舒艺，赵广田，
申请(专利权)人：中北大学，
类型：发明
国别省市：
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