谱图数据融合结合模式识别算法鉴别苹果香精

• 作者: 刘军 宋超 张正勇 沙敏 王海燕 王苏豫
• 来源期刊: 食品科学
• 学科: 工学
• 关键词: 苹果香精 拉曼光谱 离子迁移谱 数据融合 主成分分析 最近邻算法 鉴别
• 年，卷（期）: 2016,（22）
• 所属期刊栏目: 安全检测
• 页码范围: 192-197
• 页数: 6页
• 分类号: TS201.6
• 字数: 3554字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7506/spkx1002-6630-201622029

摘要

采用拉曼光谱-离子迁移谱(ion mobility spectrometry,IMS)数据融合技术结合主成分分析(principal components analysis,PCA)-最近邻(nearest neighbor,NN)算法的模型鉴别9种食用苹果香精.香精先经水溶液稀释处理,再经拉曼光谱和IMS分析,建立样品的拉曼光谱和IMS指纹图谱库,然后分别使用单谱数据结合PCANN模型以及拉曼光谱-IMS数据融合结合PCA-NN模型鉴别香精.结果表明:拉曼光谱-IMS结合PCA-NN模型对9种食用苹果香精的识别率达98.35％,高于拉曼光谱的78.14％和IMS的94.18％.使用水溶液稀释技术,不存在副反应,无污染,操作简单快速,保留了样品的整体物质,保证了实验结果的可靠性和稳定性.拉曼光谱仪和离子迁移谱仪具有操作简单、分析速度快的优点.拉曼光谱-IMS结合PCA-NN模型为鉴别食用苹果香精提供了一种可靠、稳定、快速、全新的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘军	南京财经大学管理科学与工程学院	25	50	5.0	5.0
3	张正勇	南京财经大学管理科学与工程学院	63	479	10.0	21.0
5	沙敏	南京财经大学管理科学与工程学院	18	24	3.0	4.0
11	宋超	南京财经大学管理科学与工程学院	4	6	1.0	2.0
14	王苏豫	南京财经大学管理科学与工程学院	2	1	1.0	1.0