基于红外光谱指纹和挥发性组分信息融合模型鉴别大米产地来源

• 作者: 方勇 李彭 杜梦佳 毛波 沈飞 胡秋辉 裴斐
• 来源期刊: 食品科学
• 学科: 工学
• 关键词: 地理标志大米 产地鉴别 气相色谱-质谱联用 傅里叶红外光谱 偏最小二乘判别分析
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 安全检测
• 页码范围: 243-248
• 页数: 6页
• 分类号: TS201.1
• 字数: 4416字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7506/spkx1002-6630-201808038

摘要

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.