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薏仁种类的近红外光谱技术快速鉴别

Rapid Identification of Coix Seed Varieties by Near Infrared Spectroscopy

二维码有效期 120s

摘要薏仁是一种药食两用资源，对其品质快速鉴别的需求也越来越多，近红外光谱技术（near inf rared spectroscopy ，NIRS）作为一种快速、无损且环保的方法正适合这一需求。以不同产地和品种薏仁的近红外光谱为基础，结合化学计量学方法对薏仁种类进行鉴别。对原光谱用无监督学习算法主成分分析（principal component analysis ，PCA）和有监督学习算法学习向量量化（learning vector quantization ，LVQ）神经网络、支持向量机（support vector machine ，SVM ）进行定性判别分析。由于不同地区和不同品种的薏仁营养物质组成复杂且含量相近，所选两类薏仁的特征变量很相似，因而PCA得分图重叠严重，很难区分；而LVQ神经网络和SVM都能得到满意结果，LVQ神经网络的预测正确率为90.91％，SVM 在经过惩罚参数和核函数参数优选后，分类准确率能达到100％。结果表明：近红外光谱技术结合化学计量学方法可作为一种快速、无损、可靠的方法用于薏仁种类的鉴别，并为市场规范提供技术参考。