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近红外光谱技术快速检测莲子粉
被引量:
12
1
作者
付才力
李颖
+2 位作者
陈荔凡
汪少芸
王武
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期424-429,共6页
莲子是我国重要的药食同源食物,与莲子营养价值相当、便于食用的莲子粉备受消费者青睐。为保证莲子粉的品质,利用近红外光谱(NIRs)技术对掺杂小麦粉、玉米粉和地瓜粉的莲子粉进行鉴定,在样品类别已知下利用支持向量机(SVM)、最小二乘支...
莲子是我国重要的药食同源食物,与莲子营养价值相当、便于食用的莲子粉备受消费者青睐。为保证莲子粉的品质,利用近红外光谱(NIRs)技术对掺杂小麦粉、玉米粉和地瓜粉的莲子粉进行鉴定,在样品类别已知下利用支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)、偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)模型进行判别,在样品类别未知下基于聚类算法进行判别。同时,对莲子粉中水分含量利用偏最小二乘(PLS)回归进行定量分析。结果表明,LS-SVM模型对纯莲子粉样品与掺入小麦粉、玉米粉和地瓜粉的莲子粉样品的判别率达到100%;基于聚类算法能够有效识别掺入5%地瓜粉、小麦粉和玉米粉的莲子粉样品;PLS模型对莲子粉中水分含量预测综合性能良好,其中经过标准化预处理得到模型效果最佳,其R2c,RMSEC,R2p和RMSEP分别达到0.973 2,0.111 5,0.969 5和0.118 9。近红外光谱技术能为隐蔽的莲子粉掺杂的鉴别以及莲子粉中水分含量监控提供一种快速、准确、无损检测的分析方法,为保证高档次莲子品质提供一种有益的思路。
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关键词
莲子粉
近红外光谱
偏最小二乘
最小二乘支持向量机
聚类算法
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职称材料
题名
近红外光谱技术快速检测莲子粉
被引量:
12
1
作者
付才力
李颖
陈荔凡
汪少芸
王武
机构
福州大学生物科学与工程学院
福州大学电气工程与自动化学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期424-429,共6页
基金
国家自然科学基金项目(31571779)
福建省科技计划项目(82898324)
+2 种基金
福建省科技计划项目(2016S0042)
福建省教育厅科技项目(JA12032)
国家大学生创新创业训练计划项目(201610386025)资助
文摘
莲子是我国重要的药食同源食物,与莲子营养价值相当、便于食用的莲子粉备受消费者青睐。为保证莲子粉的品质,利用近红外光谱(NIRs)技术对掺杂小麦粉、玉米粉和地瓜粉的莲子粉进行鉴定,在样品类别已知下利用支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)、偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)模型进行判别,在样品类别未知下基于聚类算法进行判别。同时,对莲子粉中水分含量利用偏最小二乘(PLS)回归进行定量分析。结果表明,LS-SVM模型对纯莲子粉样品与掺入小麦粉、玉米粉和地瓜粉的莲子粉样品的判别率达到100%;基于聚类算法能够有效识别掺入5%地瓜粉、小麦粉和玉米粉的莲子粉样品;PLS模型对莲子粉中水分含量预测综合性能良好,其中经过标准化预处理得到模型效果最佳,其R2c,RMSEC,R2p和RMSEP分别达到0.973 2,0.111 5,0.969 5和0.118 9。近红外光谱技术能为隐蔽的莲子粉掺杂的鉴别以及莲子粉中水分含量监控提供一种快速、准确、无损检测的分析方法,为保证高档次莲子品质提供一种有益的思路。
关键词
莲子粉
近红外光谱
偏最小二乘
最小二乘支持向量机
聚类算法
Keywords
Lotus seed powder
Near infrared spectroscopy
Partial least squares
Least squares support vector machine
Clustering algorithm
分类号
O657.33 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
近红外光谱技术快速检测莲子粉
付才力
李颖
陈荔凡
汪少芸
王武
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
12
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职称材料
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