基于电子鼻与多元统计分析鉴别当归产地的研究

• 作者: 刘阿静 王娟 王波 王慧珺 张红艳 丁欢
• 来源期刊: 质量安全与检验检测
• 学科: 医学
• 关键词: 电子鼻 当归 多元统计分析
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 检测与分析
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: R282.5
• 语种: 中文

摘要

本文以当归药材为研究对象,根据当归在电子鼻中各传感器的响应情况进行产地的鉴别分析.在获得各样品电子鼻气味信息数据的基础上,基于Loading分析法分析各传感器对样品的区分能力,结合多元统计分析法构建相关气味模型并进行评价.结果 显示,经PCA分析后第一主成分和第二主成分的总贡献率达到99.87％,而经LDA分析后总贡献率为94.89％,且模型经DFA鉴别验证,正确判别率为100.00％,表明不同产地当归气味信息存在显著差异,4个产地当归区分效果明显.由此可见,基于电子鼻技术的多元统计分析方法对当归的特殊气味进行表征分析,可以实现不同产地当归药材的区分鉴别,效果显著,能够为中药材快速产地区分、品质分析及无损检测提供技术参考.