【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及油莎豆，尤其涉及一种支持向量机联合元素分析的油莎豆产地溯源方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、油莎豆是一种重要的油料作物，制取油豆沙油是利用油莎豆的主要途径之一。目前食品可追溯性技术是指食品在从原料、加工、制成成品、销售过程中，可追溯食品原产地等信息的能力。食品产地溯源技术是其重要的内容之一，它是用来保护区域性产品和产品质量的有效手段，也保护了消费者的利益，防止敲诈欺骗，维持市场的公平竞争，减少不必要的损失。
2、而且不同产地的油莎豆之间的组分会有较大差异，了解油莎豆的产地溯源对于如何更充分的利用油莎豆资源十分关键。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的不足，本专利技术的目的在于提供一种支持向量机联合元素分析的油莎豆产地溯源方法、装置、设备及介质，通过支持向量机与元素分析相结合，利用实验数据进行训练，能够得到产地溯源识别率高的预测模型，对于油莎豆的产地溯源意义重大。
2、为达此目的，本专利技术采用以下技术方案：
3、第一方面，本专利技术提供一种支持向量机联合元素分析的油莎豆产地溯源方法，所述油莎豆产地溯源方法包括：
4、(1)采集不同产地油莎豆的元素含量数据，测定数据并划分为训练集和预测集；所述元素含量数据包括主元素含量数据和次元素含量数据；(2)对步骤(1)所述元素含量数据进行预处理，得到预处理数据；(3)利用化学计量学软件，并采用支持向量机模型对训练集内的预处理数据进行模型运算，得到产地溯源模型，并采用预测集内的
5、需要说明的是，油莎豆是一种成分分布较为均匀的作物，其中含有20-30％的脂肪、25-30％的淀粉6-8％的蛋白质和8-10％的纤维素，由于不同组分的含量在不同的产地中相差较大，不同产地的油莎豆的品质有所区别，且不同产地的油莎豆之间的有价物质的提取方式也可不同，因此本专利技术开发一种油莎豆的产地溯源方法，该产地溯源方法能够为了油莎豆的品质管理、有价物质的提取提供基础。
6、与普通油料作物不同的是，由于油莎豆中除了脂肪外，还含有较多的蛋白质和纤维素，因此其产地溯源无法参照常规油料作物进行，经过研究发现，仅通过采用元素含量分析的方式与支持向量机模型预测相结合，能够得到较高识别率的产地溯源效果。
7、优选地，步骤(1)中所述元素含量数据中元素包括li、be、b、mg、al、ti、v、cr、mn、fe、ni、co、cu、zn、ga、as、sr、cd、sn、sb、ti、pb、bi、na、k或ca中的任意一种或至少两种的组合，其中典型但非限制性的组合为li和be的组合，v和be的组合，li和cr的组合，mn和be的组合，li和ni的组合，co和cu的组合，ga和be的组合，bi和sr的组合。
8、优选地，所述主元素含量数据包括b、mg、al、ti、v、fe、ni、zn、sr、na、k或ca中的任意一种或至少两种的组合，其中典型但非限制性的组合为b和mg的组合，al和mg的组合，b和ti的组合，v和mg的组合，fe和ni的组合，zn和ca的组合，na和k的组合。
9、优选地，所述次元素含量数据包括li、co、cd或cu中的任意一种或至少两种的组合，其中典型但非限制性的组合为li和co的组合，cd和co的组合，li和cd的组合，cu和co的组合。
10、值得说明的是，本专利技术将元素分为三类，一类是方差值大于80％的主元素，一类是方差值介于60～80％并且小于80％的次元素，第三类是方差值小于60％的其他元素。
11、在进行模型预测的过程中，本专利技术对方差只大于80％的主元素采用较大权重，对次元素采用居中权重，对其他元素可以不进行预测评估或者采用较小权重。
12、一般地，主元素含量数据的权重与次元素含量数据的权重的比值为4.0～5.0:1，例如可以是4.0:1、4.1:1、4.2:1、4.3:1、4.4:1、4.5:1、4.6:1、4.7:1、4.8:1、4.9:1或5.0:1等。
13、本专利技术优选将主元素含量数据的权重比次元素含量数据的权重的比值范围在上述范围内，最终预测模型具有更优的产地识别率。
14、优选地，所述训练集和预测集的数据量的比例为(1.5～2.5):1，例如可以是1.5:1、1.6:1、1.7:1、1.8:1、2.0:1、2.2:1、2.3:1、2.4:1或2.5:1等。
15、优选地，所述采集不同产地油莎豆的元素含量数据的采集方法包括采用电感耦合等离子体质谱检测得到。
16、相较于红外、拉曼等定性分析方法，本专利技术优选采用电感耦合等离子体质谱检测得到油莎豆中的具体元素含量，其准确度更高。
17、优选地，所述油莎豆的溯源地包括云南、新疆、河北或湖南等地中的任意一个或至少两个的组合。
18、优选地，步骤(2)所述预处理包括uv标度化处理。
19、本专利技术所述uv标度化处理是指对数据进行标准化或归一化处理，u表示“均值”(mean)，v表示“标准差”(variance)。
20、优选地，步骤(2)所述uv标度化处理采用核函数进行。
21、优选地，所述核函数包括高斯核函数、线性核函数或多项式核函数中的任意一种或至少两种的组合，优选为线性核函数。
22、本专利技术中采用线性核函数如下式所示：
23、
24、其中，k(xi，xj)是样本点xi和xj之间的核函数值，是样本点xi的转置，xj即为样本点xj的原始数据。
25、优选地，步骤(3)所述化学计量学软件包括chempattern。
26、优选地，所述模型运算中还包括剔除不符合识别要求的样品数据。
27、本专利技术优选采用马氏距离分析剔除异常样本。
28、优选地，步骤(3)所述验证的方式包括留一交叉验证。
29、本专利技术优选采用留一交叉验证的方式进行，具有所需数据样本量少，且预测更为准确的效果。
30、优选地，所述油莎豆产地溯源方法还包括：采用exact函数和countifs函数对油莎豆产地溯源正确的数据进行统计，进而得出预测集中油莎豆的产地识别率。
31、第二方面，本专利技术提供一种利用第一方面所述的支持向量机联合元素分析的油莎豆产地溯源方法的装置，所述装置包括：
32、数据采集模块，用于采集不同产地油莎豆的元素含量数据。
33、数据分类模块，根据不同数据的方差值，将元素含量数据分为主元素含量数据和次元素含量数据。
34、模型构建模块，用于采用支持向量机模型对训练集内的预处理数据进行模型运算，得到产地溯源模型。
35、计算模块，用于采用训练集内的预处理数据对所述产地溯源本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种支持向量机联合元素分析的油莎豆产地溯源方法，其特征在于，所述油莎豆产地溯源方法包括：
2.根据权利要求1所述的油莎豆产地溯源方法，其特征在于，步骤(1)中所述元素含量数据中元素包括Li、Be、B、Mg、Al、Ti、V、Cr、Mn、Fe、Ni、Co、Cu、Zn、Ga、As、Sr、Cd、Sn、Sb、Ti、Pb、Bi、Na、K或Ca中的任意一种或至少两种的组合；
3.根据权利要求1或2所述的油莎豆产地溯源方法，其特征在于，所述训练集和预测集的数据量的比例为(1.5～2.5):1。
4.根据权利要求1～3任一项所述的油莎豆产地溯源方法，其特征在于，所述采集不同产地油莎豆的元素含量数据的采集方法包括采用电感耦合等离子体质谱检测得到。
5.根据权利要求1～4任一项所述的油莎豆产地溯源方法，其特征在于，步骤(2)所述预处理包括UV标度化处理；
6.根据权利要求1～5任一项所述的油莎豆产地溯源方法，其特征在于，步骤(3)所述化学计量学软件包括chempattern；
7.根据权利要求1～6任一项所述的油莎豆产地溯源方
8.一种利用权利要求1～7任一项所述的支持向量机联合元素分析的油莎豆产地溯源方法的装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1～7任一项所述的支持向量机联合元素分析的油莎豆产地溯源方法。
...【技术特征摘要】
1.一种支持向量机联合元素分析的油莎豆产地溯源方法，其特征在于，所述油莎豆产地溯源方法包括：
2.根据权利要求1所述的油莎豆产地溯源方法，其特征在于，步骤(1)中所述元素含量数据中元素包括li、be、b、mg、al、ti、v、cr、mn、fe、ni、co、cu、zn、ga、as、sr、cd、sn、sb、ti、pb、bi、na、k或ca中的任意一种或至少两种的组合；
3.根据权利要求1或2所述的油莎豆产地溯源方法，其特征在于，所述训练集和预测集的数据量的比例为(1.5～2.5):1。
4.根据权利要求1～3任一项所述的油莎豆产地溯源方法，其特征在于，所述采集不同产地油莎豆的元素含量数据的采集方法包括采用电感耦合等离子体质谱检测得到。
5.根据权利要求1～4任一项所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：王楠希，罗晓宏，杨永坛，杜传林，郭瑞，孙恬恬，
申请(专利权)人：国家粮食和物资储备局科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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