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基于近红外光谱技术的不同产地茯苓块无损鉴别
引用本文:李嘉仪,余梅,郑郁,李跑.基于近红外光谱技术的不同产地茯苓块无损鉴别[J].分析试验室,2021,40(12):1381-1386.
作者姓名:李嘉仪  余梅  郑郁  李跑
作者单位:湖南农业大学食品科学技术学院,长沙410128;湖南师范大学医学院,长沙410013;湖南农业大学食品科学技术学院,长沙410128;湖南省农业科学院,湖南省农产品加工研究所,长沙410125
摘    要:基于近红外光谱技术,建立了不同产地茯苓块快速无损鉴别方法.利用近红外光谱仪采集了8个不同产地茯苓块的光谱信息;通过单一及组合预处理方法消除光谱中的多种干扰;结合主成分分析方法、软独立模式分类法和Fisher线性判别分析方法分别构建了不同产地茯苓块的鉴别模型.结果 表明:光谱中存在较为明显的背景以及噪声干扰;仅采用主成分分析结合光谱预处理的方法无法实现不同产地茯苓块的准确鉴别分析,鉴别率仅为14.1%;采用软独立模式分类法可显著提高不同产地茯苓块的鉴别率,采用原始光谱或去趋势预处理可获得最佳鉴别结果,鉴别率为54.2%;采用Fisher线性判别分析方法时,用原始光谱即可得到最佳鉴别结果,鉴别率为91.7%.以上结果表明,近红外光谱技术结合Fisher判别分析方法可实现不同产地茯苓块的准确鉴别分析.

关 键 词:近红外光谱技术  茯苓  化学计量学  Fisher线性判别分析

Nondestructive identification of Poria cocos blocks from different origins based on near infrared spectroscopy
LI Jiayi,YU Mei,ZHENG Yu,LI Pao.Nondestructive identification of Poria cocos blocks from different origins based on near infrared spectroscopy[J].Chinese Journal of Analysis Laboratory,2021,40(12):1381-1386.
Authors:LI Jiayi  YU Mei  ZHENG Yu  LI Pao
Abstract:
Keywords:
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