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申请/专利权人：云南同创检测技术股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于近红外光谱的测定小柴胡颗粒水分的方法，该方法基于基于不同批次小柴胡颗粒近红外光谱，采用EPO算法校正7500cm‑1～4000cm‑1波段光谱矩阵，建立PLS模型，获得测定小柴胡颗粒水分含量校正模型，本发明构建的模型的决定系数R2为0.938，最优主成分数为8，RMSEC和RMSECV分别为0.0429%和0.0476%，外部验证预测平均相对误差PMRE为1.92%，60个外部验证集样品实测值和预测值在α=0.05显著水平下无显著差异，本发明为小柴胡颗粒水分含量快速准确测定提供一种有效的方法。

主权项：1.一种基于近红外光谱的测定小柴胡颗粒水分的方法，其特征在于，步骤如下：（1）收集含水率为1.8-2.8%范围内的小柴胡颗粒，并测定小柴胡颗粒的含水率，获得含水率数据；（2）采用近红外光谱仪采集含水率为1.8-2.8%范围内的小柴胡颗粒的近红外光谱；（3）对步骤（2）采集的近红外光谱进行多元散射校正、Norris平滑、二阶求导的预处理，选择预处理后的近红外光谱的波长在4000-7500cm-1的光谱数据，并将光谱数据随机分为校正集光谱数据和外部验证集光谱数据；（4）采用EPO算法对校正集光谱数据进行校正，并将其与其相对应的含水率数据组合，获得校正集数据；（5）基于校正集数据采用偏最小二乘法构建小柴胡颗粒水分4000-7500cm-1波段的近红外校正模型；（6）将通过EPO算法校正后的外部验证集光谱数据导入小柴胡颗粒水分4000-7500cm-1波段的近红外校正模型，获得其水分含量；对于待测小柴胡颗粒，采集其近红外光谱，按照步骤（3）的方法进行光谱预处理和波段选择后，数据导入小柴胡颗粒水分4000-7500cm-1波段的近红外校正模型，即得其含水量；采用EPO算法对光谱数据进行校正具体是：（1）将含水率在1.8%-2.8%范围内m个不同含水率的小柴胡颗粒的近红外光谱构成的矩阵X进行分解为含水率相关矩阵X1、含水率不相关矩阵X2、残差矩阵X3，其中X1=XO，X2=XQ，矩阵X维数为m×n，n为近红外光谱波长点数吸光度的个数，O为含水率相关矩阵的投影矩阵，Q为含水率不相关矩阵的投影矩阵；X=X1+X2+X3；X=XO+XQ+X3；（2）计算含水率在1.8%-2.8%范围内m个不同含水率的小柴胡颗粒的近红外光谱的差异矩阵D，D=Xi-X0，式中Xi为第i个含水率样品的近红外光谱，X0为第一个含水率样品的近红外光谱；（3）对步骤（2）中的差异矩阵D进行主成分分析，即按D=TPT对差异矩阵D进行分解，其中T为得分矩阵，P为载荷矩阵；（4）选择主成分分析对矩阵数据的提取率大于99%的主成分数C，计算主成分数C的载荷矩阵PC；（5）通过PcPcT计算X1的含水率相关投影矩阵；（6）采用m×n单位矩阵减去步骤（5）中X1含水率相关矩阵的投影矩阵得到新的含水率相关投影矩阵，C=I-Q，I为m×n单位矩阵；（7）基于步骤（6）获得的含水率相关投影矩阵对原矩阵进行变换，即X1=XC。

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