文献类型： 中文期刊
作者： 王元忠 1 ; 赵艳丽 1 ; 张霁 1 ; 金航 1 ;
作者机构： 1.云南省农业科学院药用植物研究所
关键词： 玛咖;近红外光谱;鉴别;光谱信息筛选;模型集群分析
期刊名称： 光谱学与光谱分析
ISSN： 1000-0593
年卷期： 2016 年 36 卷 02 期
页码： 394-400
收录情况： EI ; SCI ; 北大核心 ; CSCD
摘要：
食药植物玛咖富含多种营养成分,极具药用价值。采用近红外漫反射光谱,对采自秘鲁及云南共139份玛咖样品进行产地鉴别。采用多元信号校正结合二阶导数和Norris平滑预处理光谱,利用光谱标准偏差初步选择光谱波段(7 500~4 061cm~(-1)),结合主成分-马氏距离(principal component analysis-mahalanobis distance,PCA-MD)筛选出适宜的主成分数为5。基于所筛选的光谱波段及主成分数,利用"模群迭代奇异样本诊断"方法剔除2个异常样品后,分别采用竞争自适应重加权法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、蒙特卡洛-无信息变量消除法(monte carlo-uninformative variable elimination,MC-UVE)、遗传算法(genetic algorithm,GA)和子窗口重排(subwindow permutation analysis,SPA)四种方法筛选光谱变量信息,利用模型集群分析(model population analysis,MPA)思想对所筛选的光谱变量信息进行评价。结果显示,RMSECV(SPA)>RMSECV(CARS)>RMSECV(MC-UVE)>RMSECV(GA),分别为2.14,2.05,2.02,1.98,光谱变量数分别为250,240,250和70。采用偏最小二乘判别分析法(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)对四种方法筛选的光谱变量建立判别模型,随机选择97份样品作为建模集,其余40份样品作为验证集。通过R2,RMSEC和RMSEP分析可知,R2:GA>MC-UVE>CARS>SPA,RMSEC和RMSEP:GA
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