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化学计量学模式识别方法结合近红外光谱用于大米产地溯源分析

     

摘要

对江苏、辽宁、湖北、黑龙江4个省份的169个大米样品,利用波数测定范围为10 000 ~4 000 cm-1的ThermoAntarisⅡ傅里叶变换近红外分析仪,采用化学计量学模式识别主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)方法进行产地溯源分析.结果表明,PCA方法基于前2个主成分可基本区分大米产地,但各类样品有部分重叠;采用PCA-LDA法可更有效区分大米产地,利用蒙特卡罗模拟方法随机重复选取训练集和预测集判别4个省份的大米产地准确率在93.00%以上,识别准确率相对较高.因此,化学计量学模式识别方法结合红外光谱用于大米产地溯源分析具有一定的可行性和应用价值.

著录项

  • 来源
    《江苏农业科学》|2017年第21期|193-195|共3页
  • 作者单位

    江苏省农业科学院农产品质量安全与营养研究所/省部共建国家重点实验室培育基地/江苏省食品质量安全重点实验室,江苏南京210014;

    江苏省农业科学院农产品质量安全与营养研究所/省部共建国家重点实验室培育基地/江苏省食品质量安全重点实验室,江苏南京210014;

    江苏省农业科学院农产品质量安全与营养研究所/省部共建国家重点实验室培育基地/江苏省食品质量安全重点实验室,江苏南京210014;

    江苏省农业科学院农产品质量安全与营养研究所/省部共建国家重点实验室培育基地/江苏省食品质量安全重点实验室,江苏南京210014;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 食品质量控制与保证;
  • 关键词

    大米; 产地溯源; 化学计量学; 主成分分析(PCA); 线性判别分析(LDA);

  • 入库时间 2023-07-24 18:33:04

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