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- [3] 脐橙糖度近红外光谱在线检测数学模型优化研究[J]. 孙旭东,郝勇,高荣杰,欧阳爱国,刘燕德.光谱学与光谱分析. 2011(05)
- [4] 近红外光谱技术在食品产地溯源中的研究进展[J]. 马冬红,王锡昌,刘利平,刘源.光谱学与光谱分析. 2011(04)
- [5] 近红外光谱指纹分析在羊肉产地溯源中的应用[J]. 孙淑敏,郭波莉,魏益民,樊明涛.光谱学与光谱分析. 2011(04)
基于近红外光谱的脐橙产地溯源研究
被引：37
作者：
苏学素
[1
]
张晓焱
[2
,3
]
焦必宁
[2
,3
,4
]
曹维荃
[1
]
机构：
[1] 西南大学化学化工学院
[2] 中国农业科学院柑橘研究所
[3] 西南大学柑橘研究所
[4] 农业部柑橘产品质量安全风险评估实验室(重庆)
来源：
关键词：
近红外光谱;
模型;
优化;
脐橙;
簇类独立软模式法(SIMCA);
偏最小二乘判别法(PLS-DA);
溯源;
D O I：
暂无
中图分类号：
O657.33 [红外光谱分析法];
TS255.7 [果蔬加工品标准与检验];
学科分类号：
摘要：
为研究近红外光谱分析技术鉴别脐橙产地的可行性,该文采用江西、重庆和湖南3个产地脐橙样品1140～1170nm波段的近红外光谱经一阶导数(9点平滑)预处理,分别建立了簇类独立软模式法脐橙产地鉴别模型。在5%显著水平下,模型对3个产地训练集样品的识别率均为100%,拒绝率分别为85.7%、83.3%、100%;对验证集样品的识别率均为100%,拒绝率分别为100%、89.5%、100%,表明簇类独立软模式法模型基本能够判别脐橙产地。将江西、重庆和湖南3个产地的脐橙样品分别赋值0、1、?1,在全波段范围内建立原始光谱脐橙产地的偏最小二乘判别模型,其预测值与真实值的决定系数为0.973,校正标准差为0.110,预测标准差为0.159,模型对训练集和验证集样品的识别率达到100%。因此,应用近红外光谱分析技术可准确、快速地追溯脐橙产地来源。
引用
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页码：240 / 245
页数：6
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