文献类型： 中文期刊

作者： 吕都 ¹ ; 唐健波 ¹ ; 徐廷霞 ² ; 陈中爱 ¹ ; 李俊 ¹ ; 刘永翔 ¹ ; 姜太玲 ³ ;

作者机构： 1.贵州省农业科学院生物技术研究所

2.遵义师范学院生物与农业科技学院

3.云南省农业科学院热区生态农业研究所

关键词： 近红外光谱;稻谷;霉菌;污染;快速检测

期刊名称： 食品科技

ISSN：

年卷期： 2021 年 006 期

页码： 301-306

收录情况： 北大核心

摘要： 为了建立一种快速鉴别稻谷霉菌污染的方法,研究采用近红外光谱技术结合化学计量学方法,以150份未污染霉菌的稻谷样品和150份污染霉菌的稻谷样品为研究对象,通过剔除异常光谱和光谱预处理,采用偏最小二乘回归法建立鉴别模型。结果表明:运用基于马氏距离的主成分分析方法剔除异常光谱36个,最佳光谱预处理方式为分位数标准化处理,采用基于联合x-y距离的样本集划分法,将剩余264份样品划分成训练集和验证集。建立的鉴别模型,最佳主成分数为4,其R²_cv值为0.9220、R²_val值为0.9184和正确率为98.48%。将外部验证集样品的光谱,代入建立并优化好的鉴别模型中,判定正确率为100%。因此,该研究所建立的鉴别模型识别能力强,可以用于稻谷中霉菌污染的快速检测。