大豆作为我国重要的基础粮食作物,在全国均有广泛的种植,其品质优异,深受消费者青睐,但由于掺假和以次充好等问题屡禁不止,损害了消费者的利益以及身体健康,因此研究中国大豆产地溯源技术具有十分重要的意义。本研究主要为寻找中国不同省份地区大豆产地的矿物元素溯源指标,以提高矿物元素指纹分析技术在大豆产地溯源方面应用的准确性和稳定性。并探讨了便携式能量色散型X射线荧光光谱(ED-XRF)技术在矿物元素指纹分析技术方面应用的可行性。本研究采用电感耦合等离子质谱仪(ICP-MS)对中国5个省份主要大豆主产区(黑龙江、辽宁、内蒙古、新疆、河南)的296份大豆样品中多种矿物元素进行分析,方差分析结果表明:Mg、P、K、Ca、Mn、Fe、Cu、Zn、Rb这9种矿物元素在五大产地间存在显著差异(p<0.05);主成分分析结果表明:基于ICP-MS法得到的矿物元素经主成分分析后,得到三个主成分,累计方差贡献率为72.960%。主成分1有主要由Mg、P、K、Mn、Fe、Zn构成,主成分2主要由Ca、Rb构成,主成分3主要由Cu构成;但由于主成分分析并不能很好的将五个产地进行区分,本研究利用多层感知器建立大豆产地分类模型,通过优化隐藏层的神经元个数,最后确定了结构为9-5-5的产地分类模型,其训练集的准确率为100%、测试集准确率为98.3%、保持集准确率为98.4%。证明这9种矿物元素产地溯源指标结合多层感知器建立的产地分类模型可成功对中国不同省份的大豆进行分类。本研究优化了便携式ED-XRF仪器的辐照时间,发现300 s的样品辐照时间下,仪器的检测效率(检测速度、仪器精密度)最佳。采用标准样品法建立了Mg、K、Ca、Mn、Fe、Ni、Cu、Zn、Rb这9种元素的标准曲线。经过优化的仪器对上述样品中的多种矿物元素进行分析,方差分析结果表明:Mg、K、Ca、Mn、Fe、Ni、Cu、Zn、Rb这9种矿物元素在五大产地间存在显著差异;主成分分析结果表明:基于便携式ED-XRF技术得到的矿物元素经主成分分析后,得到三个主成分,累计方差贡献率为65.943%。主成分1主要由Cu、Zn、Ca构成,主成分2主要由Mg构成,主成分3主要由Mn、Ni构成;采用多层感知器构建大豆产地分类模型,优化隐藏层神经元个数,确定了结构为9-5-5的产地分类模型,模型训练集的准确率为99.4%、测试集准确率为94.1%、保持集准确率为96.5%。这证明便携式ED-XRF技术应用在食品产地溯源研究是可行的。