本文關鍵詞：基于近紅外光譜技術的枸杞產地鑒別及品質快速檢測研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：枸杞(Lycium barbarum L.)藥食同源,其功能特性備受廣大消費者推崇。由于生態(tài)環(huán)境和氣候等因素的影響,枸杞品質差異較大。寧夏枸杞得天獨厚的地理位置和氣候條件造就了其優(yōu)良的品質,而被列入《中華藥典》。寧夏枸杞以中寧枸杞品質最好,有著“中寧枸杞甲天下”的美譽。隨著枸杞產業(yè)的蓬勃發(fā)展,市場上枸杞惡意造假、摻假以及濫標產地等現象屢見不鮮,嚴重擾亂了正常的市場秩序。傳統(tǒng)的形態(tài)學特征鑒定枸杞產地和品質,具有主觀性強,標準不統(tǒng)一,需要鑒定者具有豐富的實踐經驗等不足;化學法鑒定枸杞產地和品質,則存在操作繁瑣、用時較長、需要大量有機試劑等缺點。建立快捷、簡單的枸杞產地鑒別和品質分析方法具有十分重要的意義。近紅外光譜技術具有快速、簡便、無損傷、無污染等獨特優(yōu)勢,因此,本文利用近紅外光譜技術結合化學計量學方法對枸杞進行產地鑒別分析;同時,對枸杞多糖、總糖及粗脂肪含量進行快速測定,實現枸杞品質等級的快速鑒定。主要的研究結果如下:(1)采集208份枸杞樣品的近紅外漫反射光譜,通過化學計量學方法提取光譜中的有效信息,對寧夏中寧、寧夏非中寧、非寧夏三類枸杞進行產地鑒別。結果表明:當樣品厚度為10mm時,光譜重復性最好;在Savitzky-Golay Derivatives結合標準正態(tài)變換(SNV)預處理下,在7400~4000cm-1范圍內,主成分分析(PCA)可將枸杞樣品基本分為三類。進一步采用簡易分類法和隨機森林算法分別對樣品進行產地鑒別,模型的產地識別正確率分別為90%和88%,表明利用近紅外光譜技術可快速、簡便地實現枸杞的產地鑒別。(2)篩選114份枸杞樣品干燥至恒重。經磨粉后,測定枸杞干基中的多糖、總糖及粗脂肪含量。分析結果表明:樣品的平均水分含量為7.69%±0.48%,寧夏、內蒙古及河北枸杞中的平均水分含量高于甘肅、青海及新疆枸杞;寧夏中寧地區(qū)的枸杞與寧夏非中寧枸杞的平均多糖含量接近;寧夏枸杞的多糖平均含量高于其他地區(qū);各個地區(qū)的總糖的平均含量均在以上50g(以100g干基枸杞計),其中青海59.53g的平均總糖含量為最高;寧夏及河北枸杞的粗脂肪平均含量較高,內蒙古及青海枸杞的平均含量較低。(3)利用漫反射模式采集近紅外光譜,通過化學計量學確定光譜信息與化學測定值之間的關系,建立多糖和總糖的偏最小二乘(PLS)定量模型。比較不同光譜預處理、建模波段以及主成分數的建模效果。多糖建模:對樣品全光譜進行SNV結合Savitzky-Golay Derivatives求導預處理后,采用相關系數法選擇12000~7463cm-1,7002~5568cm-1,5087~4003cm-1波段進行建模,當主成分數為5時,建模效果最好,模型的校正決定系數(Rc2)與驗證決定系數(Rv2)均高于0.93;總糖建模:對樣品全光譜進行Norris Gap Derivatives求導預處理后,采用相關系數法選擇8700~4000cm-1波段進行建模。當主成分數為8時,建模效果最好,模型的Rc2與Rv2均高于0.91。對于多糖和總糖的PLS模型,載重法及相關系數法選擇的波段可明顯提高建模效果,且相關系數法優(yōu)于載重法。(4)利用漫反射模式采集近紅外光譜,通過化學計量學確定光譜信息與化學測定值之間的關系,建立粗脂肪的PLS定量分析模型。結果表明:對樣品全光譜進行Savitzky-Golay Smothing平滑預處理后,選擇全波段進行建模。當主成分數為8時,建模效果最好,模型的Rc2與Rv2均高于0.94。對于粗脂肪的定量模型,載重法及相關系數法選擇的波段對建模效果無明顯提高。
【關鍵詞】：枸杞 近紅外光譜 隨機森林算法 偏最小二乘法 產地鑒別 快速檢測
【學位授予單位】：西北農林科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：O657.33;TS255.7
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 文獻綜述12-20
• 1.1 枸杞簡介12-13
• 1.2 枸杞品質研究進展13-14
• 1.2.1 質量評價13
• 1.2.2 功能成分13
• 1.2.3 產地鑒別13-14
• 1.3 近紅外光譜分析技術14-17
• 1.3.1 近紅外光譜技術14
• 1.3.2 化學計量學14-16
• 1.3.3 基于近紅外技術的定量及定性研究16-17
• 1.4 課題研究目的、意義及研究內容17-20
• 1.4.1 研究目的及意義17-18
• 1.4.2 研究內容18
• 1.4.3 技術路線18-20
• 第二章 基于近紅外光譜技術的枸杞產地鑒別20-30
• 2.1 引言20
• 2.2 材料與方法20-23
• 2.2.1 試驗材料20
• 2.2.2 實驗儀器及設備20-21
• 2.2.3 數據處理軟件21
• 2.2.4 試驗方法21-23
• 2.3 結果與分析23-28
• 2.3.1 光譜重復性23
• 2.3.2 光譜預處理23-24
• 2.3.3 光譜波段選擇24-25
• 2.3.4 PCA25-26
• 2.3.5 SIMCA26-27
• 2.3.6 隨機森林算法27-28
• 2.4 小結28-30
• 第三章 不同產地枸杞品質指標的測定與分析30-36
• 3.1 引言30
• 3.2 材料與方法30-31
• 3.2.1 試驗材料30
• 3.2.2 試驗試劑30-31
• 3.2.3 試驗儀器及設備31
• 3.2.4 數據處理軟件31
• 3.2.5 試驗方法31
• 3.3 結果與分析31-33
• 3.3.1 不同產地枸杞水分含量分析31-32
• 3.3.2 不同產地枸杞多糖含量分析32
• 3.3.3 不同產地枸杞總糖含量分析32-33
• 3.3.4 不同產地枸杞粗脂肪含量分析33
• 3.4 討論33-34
• 3.5 小結34-36
• 第四章 基于近紅外光譜技術的多糖及總糖快速測定36-50
• 4.1 引言36
• 4.2 材料與方法36-38
• 4.2.1 試驗樣品36-37
• 4.2.2 試驗設備37
• 4.2.3 數據處理軟件37
• 4.2.4 試驗方法37-38
• 4.3 結果與分析38-48
• 4.3.1 定量建模樣品集檢驗38-39
• 4.3.2 原始光譜39
• 4.3.3 基于近紅外光譜技術的枸杞多糖快速測定39-43
• 4.3.4 基于近紅外光譜技術的枸杞總糖快速測定43-48
• 4.4 小結48-50
• 第五章 基于近紅外光譜技術的粗脂肪快速測定50-56
• 5.1 引言50
• 5.2 材料與方法50
• 5.3 結果與分析50-55
• 5.3.1 定量建模樣品集檢驗50-51
• 5.3.2 原始光譜51
• 5.3.3 基于近紅外技術的枸杞粗脂肪快速測定51-55
• 5.4 小結55-56
• 第六章 結論與展望56-58
• 6.1 結論56
• 6.2 創(chuàng)新點56
• 6.3 展望56-58
• 參考文獻58-64
• 致謝64-66
• 作者簡介66

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前8條

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  本文關鍵詞：基于近紅外光譜技術的枸杞產地鑒別及品質快速檢測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：261510