为快速分类鉴别不同产地山药,该研究采用近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)技术结合聚类分析法和簇类独立软模式法(soft independent modeling of class analogy,SIMCA)对山东、河北、湖北、河南、江西的山药进行产地鉴别和...为快速分类鉴别不同产地山药,该研究采用近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)技术结合聚类分析法和簇类独立软模式法(soft independent modeling of class analogy,SIMCA)对山东、河北、湖北、河南、江西的山药进行产地鉴别和差异分析,并且比对不同产地山药中K、Ca、Mg元素的含量。结果表明,原始谱图经过一阶导数处理后所建立的模型对山药地区聚类判别和SIMCA判别的准确率均为100%,利用近红外光谱技术可以实现山药产地的快速鉴别。不同产地山药中K、Ca、Mg元素的测定结果显示,K元素含量为1872.59μg/g~3703.28μg/g,Ca元素含量为209.89μg/g~334.88μg/g,Mg元素含量为215.80μg/g~343.22μg/g,加标回收率为96.26%~98.89%,相对标准偏差为1.35%~1.98%。展开更多
为了快速、准确、无损地追溯鸡蛋的不同产地,借助于近红外光谱技术,采用主成分析结合PLS-DA判别模型和簇类独立软模式法(SIMCA)建立了鸡蛋的溯源模型。利用标准正态变量(standard normal variate,SNV)、Savitzky-Golay平滑滤波(SG)和多...为了快速、准确、无损地追溯鸡蛋的不同产地,借助于近红外光谱技术,采用主成分析结合PLS-DA判别模型和簇类独立软模式法(SIMCA)建立了鸡蛋的溯源模型。利用标准正态变量(standard normal variate,SNV)、Savitzky-Golay平滑滤波(SG)和多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)等方法对原始光谱数据进行了预处理,结果表明SG(3点)平滑处理结果最好;利用主成分分析方法对不同地区的鸡蛋进行聚类分析,发现当主成分数为3时,建立的SIMCA溯源效果最好。结果表明,在显著水平0.05时,4个地区(朔州、吕梁、太谷、运城)验证集的识别率均为100%,其中吕梁和运城地区的拒绝率为100%,朔州和太谷地区的拒绝率为98.6%。说明SIMCA模式建立的模型基本能够判别鸡蛋产地。展开更多
文摘为快速分类鉴别不同产地山药,该研究采用近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)技术结合聚类分析法和簇类独立软模式法(soft independent modeling of class analogy,SIMCA)对山东、河北、湖北、河南、江西的山药进行产地鉴别和差异分析,并且比对不同产地山药中K、Ca、Mg元素的含量。结果表明,原始谱图经过一阶导数处理后所建立的模型对山药地区聚类判别和SIMCA判别的准确率均为100%,利用近红外光谱技术可以实现山药产地的快速鉴别。不同产地山药中K、Ca、Mg元素的测定结果显示,K元素含量为1872.59μg/g~3703.28μg/g,Ca元素含量为209.89μg/g~334.88μg/g,Mg元素含量为215.80μg/g~343.22μg/g,加标回收率为96.26%~98.89%,相对标准偏差为1.35%~1.98%。
文摘为了快速、准确、无损地追溯鸡蛋的不同产地,借助于近红外光谱技术,采用主成分析结合PLS-DA判别模型和簇类独立软模式法(SIMCA)建立了鸡蛋的溯源模型。利用标准正态变量(standard normal variate,SNV)、Savitzky-Golay平滑滤波(SG)和多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)等方法对原始光谱数据进行了预处理,结果表明SG(3点)平滑处理结果最好;利用主成分分析方法对不同地区的鸡蛋进行聚类分析,发现当主成分数为3时,建立的SIMCA溯源效果最好。结果表明,在显著水平0.05时,4个地区(朔州、吕梁、太谷、运城)验证集的识别率均为100%,其中吕梁和运城地区的拒绝率为100%,朔州和太谷地区的拒绝率为98.6%。说明SIMCA模式建立的模型基本能够判别鸡蛋产地。
