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

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 AntarisⅡ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。     

水稻品种对大米产地溯源判别正确性的影响

为提高大米产地溯源判别的正确性,试验研究了水稻品种对于大米产地溯源判别正确性的影响。利用原子吸收分光光度法(AAS)检测来自吉林省松原市、德惠市、梅河口市3个产地的3个水稻品种120个样品中11种矿物元素(Pb,Cd,K,Na,Ca,Mg,Zn,Cu,Fe,Mn,Cr)的含量,对大米中矿物元素数据进行差异分析、雷达分析和线性判别分析。结果显示:元素Cd、Cr、Fe、K、Mg、Zn、Pb在大米品种与产地间均存在相对较大的差异。德惠(同一产地)不同品种大米的判别正确率为100%,成功利用不同品种大米中矿物元素含量将大米品种进行正确分类。进行大米产地判别时,3个产地不同品种大米的判别分析正确率为90%,3个产地同一品种大米的产地判别分析正确率为100%,证明了水稻品种对于大米产地溯源判别正确性有影响。     

基于电子鼻气味信息和多元统计分析的枸杞子产地溯源研究

为实现不同产地枸杞子的快速、客观判别,在优化电子鼻检测条件的基础上,利用电子鼻信号定性判别3种不同产地枸杞子间的差异,并定量预测其产地。方差分析发现:顶空体积对电子鼻10个传感器的响应影响极显著;样品质量对S7响应影响显著,对其余9个传感器响应影响极显著;除对S2、S7、S9和S10影响不显著外,顶空生成时间对其余6个传感器响应影响极显著。方差分析结合判别分析确定电子鼻检测枸杞子的较佳条件为:载气流速300 mL·min^-1,样品质量20 g,顶空体积500 mL,顶空生成时间30 min。在此条件下检测3种不同产地(甘肃瓜州、青海柴达木和宁夏中宁)枸杞子,发现主成分分析和典则判别分析均能将3种不同产地枸杞子区分开,且典则判别分析结果图中数据点的集聚性更好;采用BP神经网络建立产地的预测模型能有效预测枸杞子的产地(正确识别率为96%)。电子鼻在枸杞子产地判别时具有可行性,为枸杞产地追溯提供理论依据。     

多元素分析判别牛肉产地来源研究

 【目的】探讨多元素分析对中国牛肉产地溯源的可行性，筛选判别牛肉产地的有效指标。【方法】在代表中国4大牛肉产区的吉林、贵州、宁夏、河北共取牛肉样品61个，进行脱脂后利用等离子体质谱仪（ICP-MS），测定了脱脂牛肉样品中的Na、Mg、Al、K、Ca、V、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、Ga、As、Se、Sr、Zr、Mo、Sn、Sb、Ba、Pb共22种元素的含量，对其进行了方差分析、主成分分析、聚类分析及判别分析。【结果】不同地域牛肉样品中元素含量有其各自的特征。河北样品的Mn、Fe、Co、Zn、Ga、As、Se、Sr、Ba和Pb含量均极显著高于其它3个地区，吉林样品的Ni含量最高，贵州样品的K、Mo和Sb含量最高，宁夏样品的Na和Ca含量最高。主成分分析和聚类分析使牛肉样品分成不同类别，类别与来源地基本一致。通过逐步判别分析筛选出了5项可判别牛肉产地来源的指标，依次为Se、Sr、Fe、Ni和Zn，它们对吉林、贵州、河北样品的正确判别率均为100％，对宁夏样品的正确判别率为91％，整体的正确判别率为98.4％。【结论】利用多元素分析技术对牛肉产地来源的判别是可行的。     

基于致香成分的重庆主要烟草种植区溯源特征研究

【目的】以烤烟中多项致香成分含量为原始数据,采用多元统计分析方法对重庆烟叶产地溯源的可行性进行研究,筛选出判别烤烟产地溯源的有效指标。【方法】利用GC-MS法,检测采自重庆主要烟草种植区(武陵山区、渝中渝西地区、三峡库区和渝东北秦巴山区)4个品种(云烟87、云烟97、K326和贵烟四号)147份烤烟样品中70项致香成分的含量,对试验数据进行方差分析、主成分分析(PCA)、偏最小二乘-判别分析(PLS-DA)、变量重要性因子(VIP)和逐步回归判别分析,逐步筛选出可用于判别烟叶产地溯源的有效指标,建立判别模型,并对模型判别正确率进行检验。【结果】来源于重庆不同地区烟叶样品的致香成分含量具有一定的差异。通过方差分析、PCA、PLSDA、VIP法和逐步回归判别分析,从70项致香成分中筛选出苯乙醇、3-甲基-2-丁烯醛、2-吡啶甲醛、4-吡啶甲醛、糠酸、3-羟基-2-丁酮、面包酮、1-(3-吡啶基)-乙酮、胡薄荷酮、β-紫罗兰酮和亚麻酸甲酯11项,用于有效判别烤烟产地溯源的指标,用11项指标所建立的判别模型对烤烟样品回代检验判别正确率为92.5%,交叉检验判别正确率为90.5%。【结论】将致香成分含量与多元统计分析方法结合可用于烤烟产地溯源。     

基于电子鼻技术多花黄精药材的鉴别研究

为了建立基于电子鼻技术对多花黄精不同产地、不同生长年限及不同加工方法的药材的鉴别方法,本文通过电子鼻技术检测多花黄精不同药材样品的气味在传感器上的响应值,应用主成分分析(PCA)和LDA线形判别分析对特征数据进行统计学分析。结果表明,电子鼻检测不同产地、不同生长年限及不同加工方法的多花黄精药材的响应值有差异,气味有差异,PCA、LDA及雷达图分析均能判别。由此表明,电子鼻检测结合判别模式为多花黄精不同产地、不同加工方法和不同生长年限的药材提供了有效、客观和简便的定性鉴别技术。     

基于红外光谱技术建立宁夏中宁产区枸杞子判别模型的应用研究

[目的]采用傅里叶变换红外光谱技术实现对宁夏中宁产区枸杞子的快速鉴别。[方法]分别采集宁夏、甘肃、青海、内蒙古4个不同产地40份枸杞子样品进行扫描,对其红外光谱分别进行聚类分析和主成分判别分析,建立中宁产区枸杞子产地判别模型。[结果]在900~1 700 cm~(-1)波数范围内,建立主成分分析判别模型,对样品的识别率均达到100%,模型预测效果好;采用组间均联法,利用马氏距离作为样品的测度,进行聚类分析,可将不同产区枸杞子进行区分,样品判别率达到100%。[结论]采用聚类分析和主成分分析对不同产区枸杞子红外光谱进行分析,该方法在枸杞子产地判别中具有可行性,能够快捷、准确地鉴定中宁枸杞子。     

电子鼻结合顶空SPME-GC-MS分析毛竹冬笋的挥发性成分

为研究毛竹冬笋的主要挥发性成分,以自然生长毛竹冬笋(CK)和施肥处理毛竹冬笋(EG)为研究对象,利用电子鼻结合顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用法(Headspace solid-phase microextraction-Gas chromatography-mass spectrometry,SPME-GC-MS)对其挥发性成分进行检测与分析。通过对毛竹冬笋样品进行GC-MS检测、主成分分析(Principal component analysis,PCA)以及线性判别分析(Linear discriminant analysis,LDA)可知,毛竹冬笋的挥发性成分主要是柏木醇、肉豆蔻醛、1,3-二羟基丙酮、5-羟甲基糠醛和2-羟基-丁酸酮。PCA和LDA主成分贡献率分别为99.336%、93.719%,均高于85.000%,说明电子鼻传感器的识别效应较高,并且样品之间的挥发性成分区分效果较好。SPME-GC-MS分析结果表明,2种样品均鉴定出34种成分,均是醇类、醛类、酮类的相对含量较高,并且CK高于EG,与由电子鼻检测得出的电阻比结果以及PCA和LDA分析结果基本吻合。说明,电子鼻能够区分CK和EG的挥发性成分。     

基于稀土元素指纹的扁形茶产地判别分析

茶叶中稀土元素组成因气候条件和土壤类型不同而有所差异,形成茶叶产地的稀土元素指纹。该研究通过测定不同产地扁形茶中稀土元素含量,借助统计学方法,探索建立茶叶产地区分模型。从山东日照、四川青川、贵州黎平、浙江龙井茶3个产区（西湖、越州和钱塘）采集了99个扁形茶春茶样品,采用微波消解 电感耦合等离子体质谱法测定15种稀土元素的含量。结果表明,各地茶叶中稀土总量为011～248 mg·kg-1,以轻稀土为主,轻稀土分馏富集,而重稀土分馏贫化,表现出山东日照>浙江>贵州黎平>四川青川的趋势。根据各产区扁形茶中稀土元素含量,比较了主成分 线性判别分析、偏最小二乘法 线性判别分析、线性判别分析和神经网络4种模型的扁形茶产地识别效果,其回带验证正确判别率分别为8080%、8790%、9293%和9505%,交叉验证正确判别率分别为7270%、8180%、848%和7550%。表明基于稀土元素指纹的4种模型能够有效判别扁形茶的产地来源,稀土元素指纹是可以用于茶叶产地溯源的有效指标。     

基于矿物元素指纹技术的‘富士’苹果产地溯源

【目的】探讨‘富士’苹果果皮矿物元素含量的地域特征及产地溯源的可行性，结合多元统计分析，筛选出有效的判别指标，建立‘富士’苹果产地溯源模型，实现‘富士’苹果产地识别。【方法】以我国两大主产区（渤海湾产区和黄土高原产区）的124份‘富士’苹果为研究对象，采用电感耦合等离子质谱技术（ICP-MS）测定果皮中常量元素钠（Na）、镁（Mg）、钾（K）、钙（Ca），微量元素钒（V）、铬（Cr）、锰（Mn）、铁（Fe）、钴（Co）、镍（Ni）、铜（Cu）、锌（Zn）、砷（As）、钼（Mo）、镉（Cd）、锑（Sb）、钡（Ba）、铅（Pb）、铀（U），稀土元素钇（Y）、镧（La）、铯（Ce）、镨（Pr）、钕（Nd）、钐（Sm）、铕（Eu）、钆（Gd）、铽（Tb）、镝（Dy）、钬（Ho）、铒（Er），共31种矿物元素的含量，并结合独立样本T检验、主成分分析、线性判别分析、正交偏最小二乘判别分析进行‘富士’苹果的产地溯源。【结果】渤海湾产区和黄土高原产区的果皮样品中矿物元素Mg、Ca、Na、Fe、Mn、Cu、Ba、Ni、Nd、Pb、V、Ce、Pr、La、Dy、U、Ho和Co含量差异显著（P<0.05）。主成分分析结果表明，提取的12个主成分累计方差贡献率为81%，可对两大产区的样品进行初步聚类。利用线性判别分析，筛选出10种矿物元素（Mg、Ca、Cr、Mn、Fe、Ni、Gd、Tb、Dy、U）作为判别两大产区‘富士’苹果地域来源较好的指标，所建立的判别模型，对原始整体判别率为92%，交叉验证判别率为89.5%。通过正交偏最小二乘判别分析，确定Co、Ba、Ho、Dy、Pr这5种矿物元素在样品分类中起关键作用，模型的产地鉴别准确率可达98%，实现了两个产区‘富士’苹果的产地溯源。【结论】‘富士’苹果果皮可作为一种有效的溯源部位。稀土元素Dy、Ho、Pr、Gd、Tb的含量可作为‘富士’苹果产地溯源的重要指标。本研究结果可为‘富士’苹果产地溯源提供理论依据和技术支撑。     

猕猴桃有机成分产地指纹特征及判别分析

【目的】分析不同地域来源猕猴桃有机成分组成特征及含量差异,各有机成分指标对猕猴桃产地来源的判别效果,探讨有机成分指纹分析技术对猕猴桃产地鉴别的可行性。【方法】检测来自陕西周至和眉县、四川沐川、湖南永顺3个主产区93份猕猴桃样品的VC、VE、可溶性固形物、总酸及总糖含量,分别对数据进行方差分析（ANOVA）、多重比较分析和判别分析。【结果】不同产地猕猴桃的有机成分指纹信息有显著差异。陕西周至和眉县猕猴桃的VC含量最高,VE、可溶性固形物及总糖含量最低;四川沐川样品的VE、可溶性固形物及总糖含量最高,总酸含量最低;湖南永顺样品的总酸含量最高,VC含量最低。利用VC、VE、可溶性固形物、总酸及总糖含量对猕猴桃产地进行判别分析,回代检验正确判别率为92.2%,交叉检验正确判别率为90.0%。【结论】不同地域来源的猕猴桃有其独特的品质特征,有机成分指纹分析是用于猕猴桃产地鉴别的一种潜在技术。     

基于近红外光谱分析技术的水蜜桃产地溯源

利用近红外光谱分析技术对来自3个省份的水蜜桃进行研究,比较主成分分析-线性判别分析(PCA-LDA)、判别偏最小二乘法(DPLS)、支持向量机(SVM)等方法对光谱数据识别的有效性差异。结果表明, SVM的准确率和召回率均高达94.47%,明显优于PCA-LDA和DPLS,更适用于水蜜桃产地溯源。     

基于矿物元素含量的葡萄干产地溯源

【目的】研究中国新疆吐鲁番、和田,以及乌兹别克斯坦撒马尔罕州葡萄干的产地溯源,建立基于矿物元素含量的产地识别方法,为在中国新疆特色果品产地溯源及地理标志性农产品保护等提供参考依据。【方法】利用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)和电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-AES)测定了3个产区69份葡萄干样品中的50种矿物元素含量,对所得数据进行方差分析、判别分析、主成分分析和聚类分析。【结果】筛选出Li、Sc、Co、Y、Mo、Mn、Cu、Na和K共9种矿物元素指标建立葡萄干产地判别模型。使用筛选出的9个元素含量作为变量,对模型外3个产区的9个样品进行验证,判别准确率达到了100%。使用从9种矿物元素含量中提取的3个主成分对3个产地葡萄干样品进行聚类分析,聚类效果明显。【结论】利用矿物元素可对来源于3个产区的葡萄干进行有效判别。     

利用电子鼻对不同梨品种进行区分的初步研究

利用电子鼻对不同种类梨品种的果实挥发性物质进行检测分析。结果表明,电子鼻的18个传感器能对不同种的梨品种挥发性组分产生不同的反应值。运用主成分分析(PCA)能够将所检测的8个品种聚为两大类：一类表现为传感器反应值较大,挥发性物质浓度较高;另一类则表现为传感器反应值较低,挥发性物质浓度较低。运用判别因子分析(DFA)可以将所检测的8个品种根据种类或产地很好地进行区分。结果表明,利用电子鼻检测挥发性物质结合一定的数学分析能对不同种类梨品种进行区分。     

食品产地溯源及确证技术研究和应用方法探析

食品产地溯源和确证是食品安全监管的重要内容,也是地域或特色食品产业可持续发展的重要保障。本文旨在探析食品产地溯源及确证技术原理和方法,推动食品溯源及确证技术支撑体系的研究与应用。作者通过对食品产地溯源及确证技术原理和应用分析,总结出食品产地溯源及确证技术研究和应用的基本思路、步骤和方法。食品产地溯源及确证技术的基本研究思路为：分析表征地域差异的特性、建立判别模型、验证判别模型、建立数据库、判别和举证分析;应用的基本方法为化学成分分析和多元数理统计方法,如方差分析、多重比较分析、聚类分析、主成分分析、判别分析等化学计量学方法。食品产地溯源及确证技术是基于能够表征食品地域特征的化学分析方法和多元数理统计方法建立的一套甄别食品地域来源的技术体系。     

小麦产地矿物元素指纹溯源技术研究

【目的】探讨矿物元素指纹分析技术对小麦产地溯源的可行性,筛选出判别小麦产地溯源的有效指标。【方法】利用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)测定来自河北省、河南省、山东省和陕西省4个地域120份小麦样品中24种矿物元素(Be、Na、Mg、Al、K、Ca、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、Se、Mo、Ag、Cd、Sb、Ba、Tl、Pb、Th和U)的含量,对数据进行方差分析、主成分分析和判别分析。【结果】不同地域小麦样品的元素含量有其各自的特征。河北样品的V含量最高,Ca含量最低;河南样品的Cr含量最高;山东样品的Ba和Ni含量最高;陕西样品的Na、Al、Mn、Fe、Co、Cu、Ag、Sb和Pb含量都显著高于其它地区,V含量最低。主成分分析结果表明,不同地域来源的大多数样品能被正确区分。通过逐步判别分析筛选出11项可用于小麦产地判别的矿物元素指标,依次为Ba、Mn、Sb、Ca、Mo、U、Ni、V、Cr、Pb和Mg,所建立的判别模型对样品整体检验判别率为90.8%,交叉检验判别率为89.2%。【结论】矿物元素指纹分析技术结合多元统计学方法是用于小麦产地判别的一种有效方法。     

基于气敏传感器阵列的茶叶等级检测方法研究

采用由6个金属氧化物气教传感器组成阵列的电子鼻对3个等级的信阳毛尖茶进行检测.通过主成分分析(PCA)、系统聚类分析和线性判别分析(LDA)对茶叶样本进行了分类判别.试验结果表明,该气敏传感器阵列可以区分不同等级的信阳毛尖茶叶.PCA、系统聚类分析和LDA判别分析的正确率分别为96.6%,88.3%,100%.     

化学成分结合统计分析鉴别不同产地绿茶的研究

绿茶是我国六大茶类之一,产地分布广,品质差异性大。目前,对茶叶产地的鉴别主要依赖感官审评,缺乏量化的评价指标,评价结果存在着不确定性。本研究对6个省份绿茶主要化学成分进行主成分分析,提取主要成分因子,应用贝叶斯（Bayes）判别结合聚类分析对不同产地绿茶进行鉴别。结果表明,Bayes判别对6个地区27个样品能达100%的正确判别,同时聚类分析结果与原始样品基本相同,为绿茶产地的鉴别提供具体量化模型。     

稳定同位素技术在林产品产地溯源和掺假鉴别中的应用研究进展

稳定同位素技术能够有效应用于林产品的产地溯源和掺假鉴别。利用碳、氢、氧、氮同位素技术,结合线性判别-主成分分析,能够较好地追溯中华猕猴桃Actinidia chinensis,樱桃Cerasus pseudocerasus,橄榄Canarium album油等林产品的产地;采用单一的同位素比例质谱,或者结合高效液相色谱、气相色谱,能够鉴别果汁饮料、保健品、香精香料的掺假;利用氮同位素能认证有机产品。基于国内外学者在林产品溯源、鉴别、有机产品认证等方面的研究工作,总结了稳定同位素技术的基本原理及其在林产品产地溯源和掺假鉴别中的应用研究进展,以期推动稳定同位素技术的更广泛应用,及完善中国林产品的检测技术并构建产品溯源体系。     

黑龙江泥鳅、北方泥鳅和泥鳅的形态差异分析

运用3种多元分析方法,对黑龙江泥鳅MIsgurnus mohoity、北方泥鳅Misgurnus bipartitus和泥鳅Mis-gurnus anguillicaudatus的11个形态参数进行了综合分析。聚类分析结果表明：北方泥鳅和泥鳅聚类,亲缘关系较近,与黑龙江泥鳅群体的亲缘关系较远。主成分分析结果表明：主成分1的总方差贡献率为50.430%,主成分2的为20.880%,主成分3的为10.381%,累积贡献率为81.691%。判别分析结果表明：建立的3种泥鳅的判别函数,判别准确率P1为71.4%~100%,判别准确率P2为71.4%~100%,综合判别率为80.8%。