近红外光谱结合线性判别分析方法在食醋品牌鉴别中的应用

摘要：

采用近红外光谱技术结合化学计量学手段,建立不同品牌食醋的快速鉴别方法.用近红外光谱仪对103组食醋样品进行扫描,采用二阶导数对图谱进行预处理、标准化处理、T检验和主成分分析(principal compo-nent analysis,PCA),运用留一法构建线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)模型.结果表明,原始近红外谱图经过处理后,显示出同种品牌食醋主成分的聚类趋势;交叉验证结果表明,PCA-LDA模型预测不同品牌食醋的正确率高达85.57％,该模型具有较好的预测效果.该研究结合近红外光谱与PCA-LDA模型,为不同品牌食醋提供一种快速鉴别方法,具有处理近红外光谱数据,研究物质主成分的应用潜力.

关键词：食醋品牌、近红外光谱、线性判别分析(linear discriminant analysis、LDA)、主成分分析(principal compo-nent analysis、PCA)

所属期刊栏目：45

资助基金：广东省食品药品监督管理总局科技创新项目2018 YDB03;国家重大科学仪器设备开发专项2012YQ090167-0402

在线出版日期：2019-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：243-247