科研产出
红外光谱结合判别分析对三七道地性及产地的鉴别研究
《光谱学与光谱分析 》 2015 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：利用傅里叶变换红外光谱结合判别分析对三七的道地性及产地进行鉴别研究。测试了11个县13个种植点的136株三七主根样品的红外光谱,利用Omnic8.0软件计算了每个样品红外光谱的二阶导数光谱。分别采用1 800~700cm-1光谱范围的红外光谱数据和二阶导数光谱数据,运用逐步判别分析法建立模型对三七的道地性进行判别研究,二阶导数光谱数据建立的模型对三七道地性的识别效果更好,回判正确率为100%,预测正确率为93.4%。采用交叉验证法检验了模型的稳定性,并对此方法进行了外推性验证。用二阶导数光谱数据结合相同的判别方法对三七的产地进行识别,比较了不同光谱范围和不同训练样本数建立的模型判别效果,每个种植点选择8个样本作为训练样本,采用1 500~1 200cm-1光谱范围的数据建立的模型判别效果较好,回判正确率为99.0%,预测正确率为76.5%。结果表明,红外光谱结合判别分析对三七道地性的识别效果好,有望成为实际中鉴别三七道地性的新方法;对三七产地的识别有一定的效果,可作为三七产地鉴别的一种新思路。
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基于红外光谱的石斛品种判别分析
《光谱学与光谱分析 》 2014 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：测试了30个品种206株石斛茎的红外光谱,光谱显示,石斛的主要物质成分为纤维素等多糖物质。用石斛的傅里叶变换红外光谱结合Wilks’Lambda逐步判别分析法对石斛品种进行识别研究,比较分析了不同的光谱范围和不同的训练样本数对识别结果的影响。对1 800~1 250cm-1光谱范围的287个变量进行品种判别分析,每个品种的训练样本分别为2,3,4,5,6个时,对训练样本的回判正确率都是100%;以余下的样本作为测试样本进行品种预测的正确率分别为79.4%,91.3%,93.0%,98.2%,100%。同时对1 800~1 500,1 500~1 250,1 250~600,1 250~950,950~600cm-1等不同光谱范围,按五种不同的训练样本情况,相同的判别分析方法进行判别分析比较,1 800~1 250,1 800~1 500和950~600cm-1光谱范围的变量更适宜进行石斛品种的判别分析;每个品种的训练样本达到3个及以上时,建立的模型判别分析结果较好。结果表明,傅里叶变换红外光谱结合逐步判别分析法对不同品种的石斛进行鉴别,能够较好的识别石斛的品种,为石斛品种的鉴别提供了一种简便、易行的新方法。
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红外光谱结合光谱检索对石斛品种的鉴别研究
《光谱学与光谱分析 》 2014 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：用傅里叶变换红外光谱技术结合光谱检索的方法对石斛茎进行品种鉴别研究。测试了23个品种,165株石斛茎样品的红外光谱,光谱显示,各样品的红外光谱非常相似,石斛茎中的主要成分是纤维素等多糖物质。利用光谱软件Omnic8.0建立了三个光谱数据库Lib01、Lib02和Lib03,Lib01由每个品种前4株样品的平均光谱组成,Lib02由平均光谱的一阶导数光谱组成,Lib03由平均光谱的二阶导数光谱组成。各样品光谱分别与Lib01进行指定在1 800~500cm-1光谱范围的相关性、平方差和平方微分差检索,相关性检索的正确率达到92.7%,平方差检索的正确率达到74.5%,平方微分差检索的正确率达到92.7%。各样品光谱的一阶导数光谱和二阶导数光谱分别与Lib02和Lib03进行指定在1 800~500cm-1光谱范围的平方微分差检索,一阶导数光谱的检索正确率达到93.9%,二阶导数光谱的检索正确率达到90.3%。结果表明,平方微分差算法的一阶导数红外光谱检索更适合于石斛的品种鉴别。红外光谱结合光谱检索的方法能较好的鉴别不同品种的石斛,有望成为简便、易行的植物品种鉴别方法。
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