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[1]李勇,严煌倩,龙玲,等.化学计量学模式识别方法结合近红外光谱用于大米产地溯源分析[J].江苏农业科学,2017,45(21):193-195.
　Li Yong,et al.Discrimination of geographical origin of rice based on near-infrared spectroscopy coupled with chemometrics pattern recognition techniques[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2017,45(21):193-195.
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化学计量学模式识别方法结合近红外光谱用于大米产地溯源分析(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第45卷
期数:
2017年第21期
页码:
193-195
栏目:
贮藏加工与检测分析
出版日期:
2017-11-05

文章信息/Info

Title:
Discrimination of geographical origin of rice based on near-infrared spectroscopy coupled with chemometrics pattern recognition techniques
作者:
李勇;  严煌倩;  龙玲;  余向阳
江苏省农业科学院农产品质量安全与营养研究所/省部共建国家重点实验室培育基地/江苏省食品质量安全重点实验室，江苏南京 210014
Author(s):
Li Yong; et al
关键词:
大米; 产地溯源; 化学计量学; 主成分分析(PCA); 线性判别分析(LDA)
Keywords:
-
分类号:
TS207.7
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
对江苏、辽宁、湖北、黑龙江4个省份的169个大米样品，利用波数测定范围为10 000～4 000 cm-1的Thermo Antaris Ⅱ傅里叶变换近红外分析仪，采用化学计量学模式识别主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)方法进行产地溯源分析。结果表明，PCA方法基于前2个主成分可基本区分大米产地，但各类样品有部分重叠；采用PCA-LDA法可更有效区分大米产地，利用蒙特卡罗模拟方法随机重复选取训练集和预测集判别4个省份的大米产地准确率在93.00%以上，识别准确率相对较高。因此，化学计量学模式识别方法结合红外光谱用于大米产地溯源分析具有一定的可行性和应用价值。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2017-06-14
基金项目：国家自然科学基金(编号：31601665)；江苏省自然科学基金(编号：BK20160576)。
作者简介：李勇(1987—)，男，黑龙江鹤岗人，博士，助理研究员，主要从事农产品质量安全研究。Tel：(021)84391229；E-mail：liyong_213@163.com。
通信作者：余向阳，博士，研究员，主要从事农产品质量安全研究。E-mail：yuxy@jaas.ac.cn。
更新日期/Last Update: 2017-11-05