多元素分析结合化学计量学方法快速判别宁夏和青海枸杞

摘要：

采用微波消解结合电感耦合等离子体-质谱(inductively coupled plasma-mass spectrometry,ICP-MS)测定了宁夏和青海2个地区共180个枸杞样品中44种微量元素的含量.通过元素含量进行过滤,将具有显著性差异的9种元素(Sb、La、Tb、Lu、Al、Sc、V、Cr、Se)进行主成分分析,前2个主成分可以解释64.2％的变量,2个产地的枸杞样品基本可以分开.以9种元素为基础,应用偏最小二乘判别分析(partial least squares discrimination a-nalysis,PLS-DA)和反向传输人工神经网络(back propogation artificial neural network,BP-ANN)2种算法分别建立宁夏枸杞和青海枸杞的判别模型.结果显示:在PLS-DA模型中,全部样品建模时,模型的灵敏度和特异性分别为100％和97.5％,75％的枸杞样品建模,模型的灵敏度和特异性分别为98.6％和98.4％,模型对25％样品预测的准确性达到100％;在BP-ANN模型中,全部样品建模和75％的枸杞样品建模,模型的灵敏度和特异性均为100％,模型对25％样品的预测的准确性达到100％,得出BP-ANN模型的灵敏度和特异性优于PLS-DA模型.应用ICP-MS测定枸杞中多种元素含量,结合化学计量学方法可以快速判别宁夏枸杞和青海枸杞.

关键词：枸杞、多种元素、化学计量学、偏最小二乘判别分析、反向传输人工神经网络

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资助基金：特色高值农产品产地判别技术研究2017YFF0211302

在线出版日期：2020-07-29（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：250-254