本文選題：大米 + 拉曼光譜　； 參考：《食品與機(jī)械》2016年01期

【摘要】：以拉曼光譜技術(shù)為手段,結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法,對(duì)來(lái)自黑龍江、江蘇、湖南3個(gè)產(chǎn)地共123份大米樣品的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,并對(duì)得到的拉曼圖譜進(jìn)行主成分分析(PCA)和偏最小二乘判別分析(PLSDA),建立大米快速分類(lèi)判別方法。應(yīng)用主成分分析對(duì)不同種類(lèi)、產(chǎn)地和品種的大米進(jìn)行粗分類(lèi)鑒別;選擇不同種類(lèi)、品種和產(chǎn)地的稻米樣本建立相應(yīng)的偏最小二乘判別分析模型,其中2/3的樣本作為建模訓(xùn)練集,1/3的樣本作為建模校正集,按照種類(lèi)、產(chǎn)地、品種建立的模型其訓(xùn)練集樣本正確判別率均為100%,校正集樣本正確判別率分別為100%,100%,94.12%。因此,研究所建立的拉曼光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法可以快速、有效地鑒別大米種類(lèi)、品種及產(chǎn)地。
[Abstract]:By means of Raman spectroscopy and chemometrics, 123 rice samples from Heilongjiang, Jiangsu and Hunan were collected. The obtained Raman spectra were analyzed by principal component analysis (PCA) and partial least squares discriminant analysis (PLSDAA) to establish a rapid classification method for rice. Principal component analysis (PCA) was used to identify different species, origin and varieties of rice, and a partial least square discriminant analysis model was established by selecting rice samples from different species, varieties and regions. Among them, 2 / 3 of the samples are used as the modeling training set 1 / 3 of the sample as the modeling correction set. According to the type, origin and variety of the model, the correct discrimination rate of the training set sample is 100 and the correct discrimination rate of the corrected set sample is 100 / 100 / 94.12 respectively. Therefore, Raman spectroscopy combined with chemometrics can be used to identify rice species, varieties and origin rapidly and effectively.
【作者單位】： 江南大學(xué)食品學(xué)院;
【基金】：國(guó)家“十二五”科技支撐計(jì)劃(編號(hào):2012BAD37B08)
【分類(lèi)號(hào)】：TS210.7;O657.37

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