一种油菜籽赖氨酸含量检测方法、系统、设备及介质

本发明涉及氨基酸检测，具体涉及一种油菜籽赖氨酸含量检测方法、系统、设备及介质。

背景技术：

1、油菜是我国的重要油料作物，分布于长江流域、青海、内蒙古等地区，目前，油菜是我国食用植物油的最主要来源，其种植面积和总产量均占世界油菜种植面积和总产量的30％左右。

2、氨基酸组成是决定油菜籽营养价值高低的重要指标之一，其中，赖氨酸是人类和哺乳动物的必需氨基酸之一，赖氨酸在促进人体生长发育、增强机体免疫力、抗病毒、促进脂肪氧化、缓解焦虑情绪等方面都具有积极的营养学意义，同时也能促进某些营养素的吸收，能与一些营养素协同作用，更好地发挥各种营养素的生理功能。因此，如何快速鉴别并测定油菜籽中赖氨酸含量已成为食品安全领域中的一个重要问题。

3、目前，通常采用传统化学方法进行油料品质检测，然而，利用传统化学方法进行油料品质检测往往需要使用化学试剂，存在操作较为繁琐、耗时较长、成本普遍偏高的弊端，同时无法满足现场快速且无损检测的需求。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题为：采用传统化学方法检测油菜籽中的赖氨酸含量时，操作繁琐、检测效率低且检测准确率不高。为解决该技术问题，本发明提供了一种油菜籽赖氨酸含量检测方法、系统、设备及介质。

2、本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

3、一种用于油菜籽的赖氨酸含量检测方法，包括以下步骤：

4、获取待检测油菜籽对应的目标光谱数据；

5、将所述目标光谱数据输入至预先训练好的目标赖氨酸含量预测模型中，通过所述目标赖氨酸含量预测模型输出所述待检测油菜籽中的赖氨酸含量；

6、其中，所述目标赖氨酸含量预测模型通过以下步骤得到：

7、步骤1，获取针对于油菜籽的样本集，将所述样本集分为原始训练集和原始测试集；其中，所述样本集包括多个油菜籽样品中的赖氨酸含量和对应的原始光谱数据；

8、步骤2，对所述原始训练集和所述原始测试集分别进行离群样本剔除，得到第一训练集和第一测试集；其中，所述第一训练集包括多个第一训练数据，所述第一测试集包括多个第一测试数据；

9、步骤3，根据各个第一训练数据对应的相关参数进行波长点筛选，得到第二训练集；根据各个第一测试数据对应的相关参数进行波长点筛选，得到第二测试集；

10、步骤4，根据所述第二训练集、所述第二测试集和预先构建好的初始赖氨酸含量预测模型，确定所述目标赖氨酸含量预测模型。

11、为解决上述技术问题，本发明还提供了一种油菜籽赖氨酸含量检测系统，包括：

12、目标数据获取模块，用于获取待检测油菜籽对应的目标光谱数据；含量检测模块，用于将所述目标光谱数据输入至预先训练好的目标赖氨酸含量预测模型中，通过所述目标赖氨酸含量预测模型输出所述待检测油菜籽中的赖氨酸含量；

13、预测模型确定模块，用于确定所述目标赖氨酸含量预测模型；

14、其中，所述预测模型确定模块包括：

15、样本数据获取模块，用于获取针对于油菜籽的样本集，将所述样本集分为原始训练集和原始测试集；其中，所述样本集包括多个油菜籽样品中的赖氨酸含量和对应的原始光谱数据；

16、异常数据剔除模块，用于对所述原始训练集和所述原始测试集分别进行离群样本剔除，得到第一训练集和第一测试集；其中，所述第一训练集包括多个第一训练数据，所述第一测试集包括多个第一测试数据；

17、波长点筛选模块，用于根据各个第一训练数据对应的相关参数进行波长点筛选，得到第二训练集；根据各个第一测试数据对应的相关参数进行波长点筛选，得到第二测试集；

18、模型确定模块，用于根据所述第二训练集、所述第二测试集和预先构建好的初始赖氨酸含量预测模型，确定所述目标赖氨酸含量预测模型。

19、为解决上述技术问题，本发明还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如前所述的油菜籽赖氨酸含量检测方法。

20、为解决上述技术问题，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前所述的油菜籽赖氨酸含量检测方法。

21、本发明的有益效果是：基于相关参数，对经离群样本剔除后的光谱数据进行波长点筛选，以克服光谱数据波长间多重共线性带来的预测精度不高的问题，使得训练得到的目标赖氨酸含量预测模型能够更好地利用对赖氨酸含量预测有正向作用的波长点，并减少其他冗余波长点对赖氨酸含量预测的负向影响，以提高目标赖氨酸含量预测模型的预测性能；本发明提供了一种绿色、无损的快速检测方法，利用训练好的目标赖氨酸含量预测模型预测待检测油菜籽中的赖氨酸含量，无须化学试剂、绿色环保，具有操作简便、检测成本低、检测效率高且检测准确率高的优点。

技术特征：

1.一种用于油菜籽的赖氨酸含量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中，所述样本集通过以下步骤得到：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对于每个所述油菜籽样品，所述对所述油菜籽样品进行近红外光谱扫描，得到所述油菜籽样品对应的原始光谱数据，包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始训练集包括多个第一原始光谱数据；

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述相关参数包括相关系数、均值和标准差，所述相关系数包括第一相关系数和第二相关系数；

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤4包括以下步骤：

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.一种油菜籽赖氨酸含量检测系统，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的油菜籽赖氨酸含量检测方法。

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上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的油菜籽赖氨酸含量检测方法。

技术总结
本发明公开了一种油菜籽赖氨酸含量检测方法、系统、设备及介质，涉及氨基酸检测技术领域，该方法包括：对原始训练集和原始测试集分别进行离群样本剔除，得到多个第一训练数据和多个第一测试数据；根据各个第一训练数据对应的相关参数进行波长点筛选，得到第二训练集；根据各个第一测试数据对应的相关参数进行波长点筛选，得到第二测试集；根据第二训练集、第二测试集和预先构建好的初始赖氨酸含量预测模型，确定目标赖氨酸含量预测模型；目标赖氨酸含量预测模型根据待检测油菜籽对应的目标光谱数据，输出待检测油菜籽中的赖氨酸含量。利用该方法检测油菜籽中的赖氨酸含量时，具有操作简便、检测成本低、检测效率高且检测准确率高的优点。

技术研发人员：邬少飞,黄晓彤,张芸
受保护的技术使用者：武汉工程大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16