CN111272692A - 一种利用太赫兹时域光谱技术检测保健品添加剂的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种利用太赫兹时域光谱技术检测保健品添加剂的方法，其有以下步骤：1、利用太赫兹时域光谱系统对多种添加剂标准样品进行检测，从而得到太赫兹时域光谱，然后利用光学模型计算光学参数，得到样品的吸收谱；2、将得到的添加剂的吸收谱存入数据库中，使用极限学习机的方法为存在数据库中的样品数据分类建模；3、选择待测添加剂样品，利用太赫兹时域光谱技术对待测样品进行检测，然后利用光学模型计算得到样品的折射率谱和吸收谱，然后与步骤(2)所建立的模型对比，给出给出分类结果。本发明采集添加剂的太赫兹时域光谱数据，利用极限学习的方法对采集到的太赫兹时域光谱进行分类建模，实例更加简便快速。
Description
技术领域
本发明属于太赫兹时域光谱检测技术领域，具体涉及一种利用太赫兹时域光谱技术检测保健品添加剂的方法。
背景技术
保健品是改善人体机能的食品，随着国民生活水平的提上，人们对保健品的需求也日益上涨。但保健品市场乱象丛生，保健品安全风险日趋增加。违法商家为了更快的突出保健品的功效，在保健品中添加各种非法添加剂，长期服用这些带非法添加剂的保健品会对人类的健康造成巨大的危害。
太赫兹辐射通常定义为频率在0.1-10THz范围内的相干电磁辐射。现在研究较多的中心区通常0.3-3THz范围内。其波段位于微波和红外线之间，属于远红外线和亚毫米波范畴。这一频率范围内的电磁波具有丰富的科学内容和广阔的应用场景。相比较于其他波，太赫兹波有自己的优势，比如大多数分子见作用力和大分子官能团的震动频率都在太赫兹波段范围之内，这有利于鉴别；太赫兹能量远低于X射线，不会破坏一般检测物质，但太赫兹也有X射线成像的能力。在制药、生物医学、安全、材料科学和航空航天领域，太赫兹检测作为一种无损的检测得到了广泛的应用。
传统的检测方法主要包括分子光谱技术检测法、高效液相色谱法检测法、气相色谱检测法等，这些方法存在成本高、耗时长、样品预处理复杂等缺陷。本发明使用太赫兹时域光谱技术，提供了一种方便快捷高效无损的检测方法，以此来鉴别保健品内是否含有添加剂。
发明内容
本发明的目的是鉴别常见的保健品添加剂，提出一种利用太赫兹时域光谱技术检测保健品添加剂的方法，以此来鉴别保健品内是否含有添加剂。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种利用太赫兹时域光谱技术检测保健品添加剂的方法，其有以下步骤：
(1)利用太赫兹时域光谱系统对多种添加剂标准样品和空气进行检测，从而得到太赫兹时域光谱，然后通过信号处理，得到样品的吸收谱；
(2)将得到的添加剂的吸收谱存入数据库中，使用极限学习机的方法为存在数据库中的样品数据分类建模；
(3)选择待测添加剂样品，利用太赫兹时域光谱技术对待测样品进行检测，然后利用光学模型计算得到样品的折射率谱和吸收谱，然后与步骤(2)所建立的模型对比，给出给出分类结果。
进一步，步骤(1)中所述的添加剂标准样品均为添加剂与聚乙烯按1：1 的比例充分混合，在12MP的大气压下压成的厚度1mm左右，直径13mm的圆盘形薄片。因为聚乙烯在太赫兹波段内没有吸收峰，所以不影响样品的光谱分析。
进一步地，步骤(1)中所所述的信号处理的方法为，将得到的太赫兹时域光谱通过傅里叶变换转换为频域谱，再根据Dorney等提出的光学模型参数提取模型，得到折射率n(ω)和吸收谱α(ω)等主要光学参数，n(ω)和α(ω)的计算公式如式(1)和式(2)所示：
式中，n(ω)表示样品折射率，α(ω)表示样品吸收系数；d为样品厚度；
为样品信号与参考信号的相位差，ρ(ω)为两者振幅比。
进一步地，步骤(1)中所述的太赫兹时域光谱系统采用的是美国Zomega 所研发的Model Z-3系列THz系统，实验设定条件为：温度20℃-23℃，湿度 0.0％-3.0％。
进一步地，步骤(2)所述的极限学习机的方法为样品数据分类建模过程包括：
构建包括输入层、隐含层和输出层的极限学习机，输入层神经元个数511 个，输出层神经元个数为1个；隐含层激活函数采用硬极限函数；
采用常见的食品添加剂的太赫兹吸收光谱图作为分类建模对象，每种添加剂取20个吸收光谱图，其中3/4作为训练集，1/4作为测试集；
将上述样本数据输入到初始极限学习机中进行训练，的到训练后的极限学习机，再用测试集此时训练后的极限学习机，得到准确率；
判断准确率是否达到标准；
若是，将上述训练后的极限学习机作为极限学习结果；
若否，调节所述训练的极限学习机中隐含层神经元个数，并返回执行所述将样本数据输入到极限学习机中进行训练的步骤，直至预测结果对应的准确率达到标准。
本发明相比于现有技术具有以下优点：
应用本发明方法，采用太赫兹时域光谱技术，并应用于添加剂检测，采集添加剂的太赫兹时域光谱数据；其次采用极限学习的方法对采集到的太赫兹时域光谱进行分类建模，相比于同类型方法如支持向量机方法建模，本方法的建模速度更快；与传统检测方法相比，本发明实例更加简便快速。
附图说明
图1是利用太赫兹时域光谱技术检测保健品添加剂的方法流程图；
图2是酚酞标准样品的太赫兹吸收谱图；
图3为极限学习机学习过程表。
具体实施方式
下面结合附图进一步说明：
以常见的三种添加剂为例，一种利用太赫兹时域光谱技术检测保健品添加剂的方法，其步骤如下：
(1)选择酚酞、西地那非、盐酸二甲双胍等样品，放入干燥箱进行干燥；
(2)将步骤(1)中的样品与聚乙烯按照1：1的比例充分混合，在12MP的大气压下压成厚度1mm，直径13mm的圆盘形薄片标准样品；
(3)对空气以及多个步骤(2)中得到的标准样品利用太赫兹时域光谱系统进行检测，每个样品打二十次，从而得到太赫兹时域光谱，以TXT的文件格式保存；
(4)将得到的添加剂时域光谱导入MATLAB中计算出每个吸收谱，如图2所示为酚酞标准样品的太赫兹吸收谱图；
(5)构建包括输入层、隐含层和输出层的极限学习机，输入层神经元个数511 个，输出层神经元个数为1个；隐含层激活函数采用硬极限函数；取三种添加剂的太赫兹吸收谱图各20个，其中3/4作为训练集，1/4作为测试集；如图3所示为极限学习机学习过程；从图中可以看到当隐层神经元个数为 82个时取得最高准确率100％；所以以其作为极限学习标准结果见附图3；
(6)选择待测添加剂样品，这里以酚酞为例，将待测样品放入太赫兹时域光谱系统中检测，获取待测添加剂样品的时域光谱图，计算吸收谱，将测试吸收谱图输入到步骤(5)中的极限学习机中，得到预测结果为酚酞。
Claims (5)
1.一种利用太赫兹时域光谱技术检测保健品添加剂的方法，其特征在于：其有以下步骤：
(1)利用太赫兹时域光谱系统对多种添加剂标准样品和空气进行检测，从而得到太赫兹时域光谱，然后通过信号处理，得到样品的吸收谱；
(2)将得到的添加剂的吸收谱存入数据库中，使用极限学习机的方法为存在数据库中的样品数据分类建模；
(3)选择待测添加剂样品，利用太赫兹时域光谱技术对待测样品进行检测，然后利用光学模型计算得到样品的折射率谱和吸收谱，然后与步骤(2)所建立的模型对比，给出给出分类结果。
2.如权利要求1所述的一种利用太赫兹时域光谱技术检测保健品添加剂的方法，其特征是，步骤(1)中所述的添加剂标准样品均为添加剂与聚乙烯按1：1的比例充分混合，在12MP的大气压下压成的厚度1mm左右，直径13mm的圆盘形薄片。
3.如权利要求1或2所述的一种利用太赫兹时域光谱技术检测保健品添加剂的方法，其特征是，步骤(1)中所所述的信号处理的方法为，将得到的太赫兹时域光谱通过傅里叶变换转换为频域谱，再根据Dorney等提出的光学模型参数提取模型，得到折射率n(ω)和吸收谱α(ω)等主要光学参数，n(ω)和α(ω)的计算公式如式(1)和式(2)所示：
式中，n(ω)表示样品折射率，α(ω)表示样品吸收系数；d为样品厚度；
为样品信号与参考信号的相位差，ρ(ω)为两者振幅比。
4.如权利要求3所述的一种利用太赫兹时域光谱技术检测保健品添加剂的方法，其特征是，步骤(1)中所述的太赫兹时域光谱系统采用的是美国Zomega所研发的Model Z-3系列THz系统，实验设定条件为：温度20℃-23℃，湿度0.0％-3.0％。
5.如权利要求4所述的一种利用太赫兹时域光谱技术检测保健品添加剂的方法，其特征是，步骤(2)所述的极限学习机的方法为样品数据分类建模过程包括：
构建包括输入层、隐含层和输出层的极限学习机，输入层神经元个数511个，输出层神经元个数为1个；隐含层激活函数采用硬极限函数；
采用常见的食品添加剂的太赫兹吸收光谱图作为分类建模对象，每种添加剂取20个吸收光谱图，其中3/4作为训练集，1/4作为测试集；
将上述样本数据输入到初始极限学习机中进行训练，的到训练后的极限学习机，再用测试集此时训练后的极限学习机，得到准确率；
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