科研产出
红外光谱结合多元统计分析快速鉴别不同种类牛肝菌
《食品科学 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：采用傅里叶变换红外光谱结合多元统计分析方法快速鉴别不同种类食用牛肝菌。采集10个不同种类93个牛肝菌子实体的红外光谱,分析食用牛肝菌的红外光谱特征;用多元散射校正(multiplicative signal correction,MSC)、标准正态变量(standard normal variate,SNV)、二阶导数(second derivative,SD)、Norris平滑(ND)、正交信号校正(orthogonal signal correction,OSC)、小波压缩等方法对光谱进行优化处理;经优化处理的光谱数据分别建立马氏距离分类模型及偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLSDA)。结果显示,牛肝菌在3 325、2 934、2 927、1 637、1 547、1 402、1 375、1 259、1 453、1 081、1 029 cm-1等附近有多个吸收峰,主要归属为蛋白质、多糖、氨基酸等的特征吸收峰。MSC+SD+ND(15∶5)和SNV+SD+ND(15∶5)两种预处理方式前10个主成分累积贡献率分别为95.58%、95.54%,基于两种预处理方法建立马氏距离分类模型,验证集预测准确率分别为90%和95%。PLS-DA结果显示经MSC+SD+ND(15∶5)和SNV+SD+ND(15∶5)预处理不易于区分牛肝菌种类;原始光谱经正交信号校正及小波压缩(orthogonal signal correction wavelet compression,OSCW)、优化处理并进行PLS-DA分析,能够很好地区分不同种类牛肝菌。马氏距离分类模型不仅能反映样品的分类情况,同时计算出与测试样品相似度最大的物种,可为食用菌种类鉴别和未知物种鉴定提供可靠依据;OSCW预处理后进行PLS-DA分析能有效鉴别不同种类牛肝菌,为野生食用菌的鉴别分类提供一种辅助方法。
关键词： 红外光谱 牛肝菌 鉴别 马氏距离 偏最小二乘判别分析
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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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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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