DOI: 10.12187/2024.02.007
基于近红外光谱技术有监督模式识别的青皮产地溯源分析
李跑1
谭惠珍2
谢叔娥3
苏光林2
董怡青2
唐辉4
1.湖南农业大学 食品科学技术学院,湖南 长沙 410128;湖南省农业科学院 湖南省农产品加工研究所,湖南 长沙 410125;广东省粤北食药资源利用与保护重点实验室,广东 韶关 5120052.湖南农业大学 食品科学技术学院,湖南 长沙 4101283.湖南省产商品质量监督检验研究院,湖南 长沙 4100074.广东省粤北食药资源利用与保护重点实验室,广东 韶关 512005
摘要：利用便携式近红外光谱仪采集不同产地(安徽、广东、四川)青皮外壁和内囊光谱数据,采用单一预处理和组合预处理方法消除光谱中的多种干扰,结合主成分分析(PCA)、簇类独立软模式分类法(SIMCA)及Fisher 线性判别分析(FLDA)等模式识别方法建立青皮产地溯源模型.结果表明,光谱预处理可以在一定程度上消除基线漂移、背景噪声和谱峰重叠干扰,但无法实现产地溯源.3 种模式识别方法中,PCA无法实现青皮产地溯源;青皮外壁和内囊原始光谱的SIMCA模型获得的青皮产地溯源整体鉴别率分别为 99.14%和98.28%;FLDA模型获得的整体鉴别率均为 99.57%,优于SIMCA模型;经光谱预处理优化后的SIMCA和FLDA模型对青皮产地溯源的鉴别率均可达100%,即便携式近红外光谱技术结合有监督模式识别方法可实现青皮产地溯源的无损分析,可为食药同源物质产地溯源拓展新途径.
关键词：青皮溯源分析近红外光谱技术有监督模式识别方法
分类号：TS218(食品工业)O561.3(分子物理学、原子物理学)
资助基金：国家自然科学基金(31601551)湖南省自然科学基金项目(2023JJ30290)中国博士后科学基金面上项目(2019M650187)湖南省教育厅科学研究项目(21A0127)湖南省研究生科研创新项目(QL20220173)
论文发表日期：2024-04-15
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 54-59 )
英文信息