【摘 要】
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为建立一种红外光谱指纹信息和挥发性组分信息融合鉴别模型,提高模型对大米产地的鉴别率。通过傅里叶红外光谱和气相色谱-质谱联用分析20份盘锦大米、19份射阳大米和15份五常
【机 构】
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南京财经大学食品科学与工程学院,南京财经大学信息工程学院
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划重点专项(2016YFD0401203);国家农产品质量安全风险评估项目(GJFP201700102);江苏省优势学科建设工程项目(PDAD)
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为建立一种红外光谱指纹信息和挥发性组分信息融合鉴别模型,提高模型对大米产地的鉴别率。通过傅里叶红外光谱和气相色谱-质谱联用分析20份盘锦大米、19份射阳大米和15份五常大米样品中红外光谱吸光度和挥发性组分含量,利用方差分析筛选出特征光谱和挥发性组分,结合偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)法建立融合这2种指纹信息的鉴别方法。结果表明,信息融合模型的大米产地鉴别准确率为97.4%,与单一光谱指纹信息模型(92.9%)和挥发性指纹信息模型(88.9%)相比,分别提高了4.5%和8.5%。因此,信息融合技术提高了该模型鉴别效果,采用PLS-DA法信息融合模型对大米产地进行鉴别是可行有效的。
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