差分拉曼光谱和统计学方法在食品包装纸分类中的应用

摘要：

为实现食品包装纸的准确、快速分类,提出了题示方法.利用差分拉曼光谱法分析48个不同品牌、不同来源的食品包装纸样品,得到样品的差分拉曼光谱原始数据.依据食品包装纸样品中主要填料的差异,将样品简单分为两大类,并进一步将含滑石粉的第Ⅰ类样品分为4组(人工分组).采用主成分分析法将第Ⅰ类样品原始光谱数据降维成26个变量,结合SPSS 26.0软件中的Fisher判别分析法对人工分组结果进行判别,判别模型的整体正确判别率为94.3％,说明人工分组结果较准确.为了降低人工分组的误差,借助系统聚类分析法分析降维后的数据,当平方欧氏距离为1时,可将第Ⅰ类样品分为7类,此结果得到了皮尔逊相关系数模型的验证.方法无损检材、简单、快速、稳定,对相关微量物证检验有一定帮助.

关键词：差分拉曼光谱法、人工分组、Fisher判别分析、系统聚类分析、皮尔逊相关系数、食品包装纸

所属期刊栏目：58

分类号：O657.37(分析化学)

资助基金：市级大学生创新训练计划资助项目;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目

在线出版日期：2022-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1303-1308