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基于近红外光谱技术与独立分量分析鉴别辉南火山岩大米
引用本文:王朝辉,林莹,杨郡洲,赵层,高地,闵伟红.基于近红外光谱技术与独立分量分析鉴别辉南火山岩大米[J].吉林农业大学学报,2020,42(3):348-354.
作者姓名:王朝辉  林莹  杨郡洲  赵层  高地  闵伟红
作者单位:吉林农业大学食品科学与工程学院,长春130118;吉林农业大学食品科学与工程学院,长春130118;吉林农业大学食品科学与工程学院,长春130118;吉林农业大学食品科学与工程学院,长春130118;吉林农业大学食品科学与工程学院,长春130118;吉林农业大学食品科学与工程学院,长春130118
基金项目:吉林省科技发展计划;国家自然科学基金
摘    要:以吉林省辉南县148个具有代表性的大米为样品,利用波数为12 000~4 000 cm~(-1)的傅里叶近红外光谱仪,采用主成分分析(PCA)、聚类分析(HCA)、独立分量分析(ICA)进行原产地保护(PDO)大米产地鉴别。PCA把68个PDO大米成功从148个大米样品中分出,PDO大米有单独的主簇;HCA在PCA基础上对样品聚类,PDO大米和非PDO大米的波段聚类效果正确率达100%。ICA结合近红外光谱,以大米直链淀粉含量值作为产地鉴别的代表值对水稻的内部品质进行定量建模,对5种不同处理光谱模型进行交叉验证。结果表明:经预处理光谱和交叉验证显著提高校准模型的准确性;一阶导数+SG11点平滑预处理模型为最佳模型;PDO大米通过校准模型进行产地鉴别效果达到100%。这说明独立分量分析方法结合近红外光谱可对辉南县PDO大米产地进行鉴定,具有一定的可行性和商用价值。

关 键 词:近红外光谱技术  主成分分析  聚类分析  独立分量分析  产地鉴别  火山岩大米  辉南县
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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