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基于近红外光谱技术对南阳豌豆产地鉴别研究

光谱学与光谱分析 2023年第4期43卷 1095-1102页

作者：吴木兰宋萧萧崔武卫殷军艺食品科学与技术国家重点实验室中国-加拿大食品科学与技术联合实验室(南昌)江西省生物活性多糖重点实验室南昌大学江西南昌330047 Guelph Research and Development Centre Agriculture and Agri-Food CanadaGuelph N1G5C9Canada

近红外光谱检测技术可反映样品内部含氢化学键伸缩振动与合频吸收信息,具有分析速度快、经济、重现性好以及环境友好等优点,常用于食品、药品及材料领域的检测分析之中。豌豆是世界上最重要的栽培作物之一,种植、分布广泛,具有高淀粉、... 详细信息

近红外光谱检测技术可反映样品内部含氢化学键伸缩振动与合频吸收信息,具有分析速度快、经济、重现性好以及环境友好等优点,常用于食品、药品及材料领域的检测分析之中。豌豆是世界上最重要的栽培作物之一,种植、分布广泛,具有高淀粉、高蛋白、低脂质等营养特性,长久以来受到消费者的喜爱。为了明确不同产地豌豆的近红外光谱建模差异,对不同产地豌豆进行建模分析。研究采集了河南省南阳市不同地区42份豌豆样本,首先测定了豌豆的营养成分(总淀粉、蛋白质、水分、灰分及脂质),再重点采用近红外光谱中的积分球漫反射技术,在12000~4000 cm^(-1)波段对不同豌豆样品进行光谱采集,通过判别分析模型(DA)结合不同的预处理方法得到最优预处理数据,结合主成分分析(PCA)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)以及正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)等方法,对光谱特征差异进行分类分析,从而构建并验证南阳豌豆的产地识别模型。结果表明,不同区域南阳豌豆的营养组分及含量总体差异较小(总淀粉36.30%~46.93%,蛋白质16.37%~25.50%,水分6.78%~9.16%,灰分2.29%~3.38%,脂质0.37%~1.43%);基于近红外光谱建立的判别模型表明,DA模型判别分析准确率可达92.4%,并且PCA、PLS-DA以及OPLS-DA得到的模型预测能力分别为96.7%,85.1%和83.6%,表明以上模型均可实现南阳豌豆鉴别模型的建立。此外,通过变量重要性投影值法提取(VIP>1.0)筛选出的不同产地差异波段显示,4710~4000,5320~5200以及7200~6220 cm^(-1)可作为南阳豌豆产地鉴别的特异性检测波段。该研究可为构建不同区域豌豆产地鉴别、追溯信息库提供方法学依据。

关键词：豌豆产地鉴别营养成分近红外光谱技术判别模型

FTIR结合化学计量学对三七产地鉴别及皂苷含量预测研究

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光谱学与光谱分析 2017年第8期37卷 2418-2423页

作者：李运徐福荣张金渝王元忠云南中医学院中药学院云南昆明650500 云南省农业科学院药用植物研究所云南昆明650200 云南省省级中药原料质量监测技术服务中心云南昆明650200

不同产地对中药次生代谢产物有显著影响,产地鉴别有助于中药的科学合理利用;其次,有效成分含量检测是评价中药质量的主要手段。通过傅里叶变换红外光谱结合化学计量学建立快速鉴别三七产地及测定三七中四种主要皂苷的方法,为三七的科学... 详细信息

不同产地对中药次生代谢产物有显著影响,产地鉴别有助于中药的科学合理利用;其次,有效成分含量检测是评价中药质量的主要手段。通过傅里叶变换红外光谱结合化学计量学建立快速鉴别三七产地及测定三七中四种主要皂苷的方法,为三七的科学、合理、规范使用以及对三七质量进行快速评价提供依据。采集5个区域12个产地117个三七样本的红外光谱。产地鉴别预处理数据采用离散小波变换除去噪音造成的部分高频信号,偏最小二乘判别对产地判别贡献率大于1的数据进行筛选,kennard-stone算法将117个个体分为70%训练集与30%预测集。训练集数据用于建立支持向量机判别模型,交叉验证法用于筛选支持向量机最优参数,预测集数据对支持向量机判别模型结果进行验证。皂苷含量预测预处理数据采用标准正态变量变换、离散小波变换处理;处理的红外数据设为X变量,三七样品中通过高效液相色谱法测得的四种皂苷总量设为Y变量,采用正交信号校正去除红外光谱中与四种皂苷总量无关的干扰数据。个体数据分为80%训练集与20%预测集,训练集建立偏最小二乘回归模型,预测集数据对偏最小二乘回归模型的预测结果进行验证。结果显示:(1)交叉验证法得到支持向量机判别模型的最优参数为c=2.828 43,g=0.0625,训练集的产地判别最优正确率为91.463 4%;(2)支持向量机判别模型参数设置为最优参数,代入预测集数据,预测集的产地判别正确率为94.285 7%,判别正确率较高;(3)训练集建立偏最小二乘回归模型的相关系数R2=0.941 8,校正均方差RMSEE=4.530 7;(4)代入预测集数据,预测集的相关系数R2=0.962 3,外部检验均方差RMSEP=3.855 9,皂苷预测值与高效液相检测值接近,预测效果良好。傅里叶变换红外光谱结合支持向量机能对三七进行产地鉴别,正交信号校正结合偏最小二乘回归能对三七中四种主要皂苷总量进行准确预测,为三七质量控制提供一种快速简便、无损、高灵敏度的检测方法。

关键词：傅里叶变换红外光谱三七产地鉴别皂苷含量预测

红外光谱的随机森林算法与数据融合策略对绒柄牛肝菌产地鉴别

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光谱学与光谱分析 2020年第5期40卷 1495-1502页

作者：胡翼然李杰庆刘鸿高范茂攀王元忠云南农业大学资源与环境学院云南昆明650201 云南农业大学农学与生物技术学院云南昆明650201 云南省农业科学院药用植物研究所云南昆明650200

绒柄牛肝菌(Boletus tomentipes Earle)是一种健康食品,受广大消费者的青睐,其子实体营养物质积累量受生长环境(海拔、气候等)影响,不同产地间营养物质含量差异显著,为去劣存优,急需建立一种准确、快速、廉价的产地鉴别技术。采用数据... 详细信息

绒柄牛肝菌(Boletus tomentipes Earle)是一种健康食品,受广大消费者的青睐,其子实体营养物质积累量受生长环境(海拔、气候等)影响,不同产地间营养物质含量差异显著,为去劣存优,急需建立一种准确、快速、廉价的产地鉴别技术。采用数据融合策略结合随机森林算法(RF)对绒柄牛肝菌的产地进行鉴别,比较了多种特征值提取方法对RF模型分类效果的影响。扫描来自4个产地(北亚热带、北温带、南亚热带、中亚热带)87个样品不同部位的傅里叶变换近红外光谱和傅里叶变换中红外光谱,分析其光谱特征。通过Kennard-Stone算法将所有样品划分为2/3的训练集(58)和1/3的验证集(29),基于4种红外光谱(近红外的菌柄(N-b)、近红外的菌盖(N-g)、中红外的菌柄(M-b)、中红外的菌盖(M-g))与三种数据融合策略(低级融合、中级融合、高级融合)的数据,结合RF建立产地鉴别模型,比较了不同方法提取的特征值(投影重要性指标值、Boruta、潜在变量)对模型分类效果的影响。其中,根据袋外错误率(oob)选择最优ntree和mtry;以特异性、灵敏度、训练集正确率和验证集正确率评价模型分类性能,综合多种评价指标,找出绒柄牛肝菌产地鉴别的最佳方法。结果表明:(1)近红外和中红外光谱均能反映不同产地绒柄牛肝菌间存在的细微差异。(2)单一光谱结合RF建立判别模型效果不理想。(3)三种融合策略均可提高绒柄牛肝菌的产地鉴定效果,产地鉴别效果优劣依次为高级融合、中级融合、低级融合。通过扫描绒柄牛肝菌近红外和中红外光谱,采用基于特征值LV的高级融合策略,结合RF建立不同产地绒柄牛肝菌鉴别模型,有高验证集正确率(99.6%),高灵敏度(0.969),高特异性(0.986),实现了绒柄牛肝菌产地的准确、快速、廉价鉴别,可以作为绒柄牛肝菌产地溯源的一种可靠方法。

关键词：绒柄牛肝菌产地鉴别数据融合傅里叶变换中红外光谱傅里叶变换近红外光谱

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红外光谱数据融合对美味牛肝菌产地鉴别

光谱学与光谱分析 2020年第4期40卷 1276-1282页

近年来食品安全问题频发,消费者愈加重视食品原产地的环境安全,导致地理标志产品的需求增加。美味牛肝菌(Boletus edulis)作为一种健康食品,其产品品质受原产地环境影响较大,为保护消费者的身体健康,防止假冒伪劣产品进入市场,急需一种... 详细信息

近年来食品安全问题频发,消费者愈加重视食品原产地的环境安全,导致地理标志产品的需求增加。美味牛肝菌(Boletus edulis)作为一种健康食品,其产品品质受原产地环境影响较大,为保护消费者的身体健康,防止假冒伪劣产品进入市场,急需一种高效、廉价的美味牛肝菌产地鉴别技术。采用数据融合策略结合偏最小二乘判别(PLS-DA)模型对美味牛肝菌的产地进行鉴别。扫描来自8个产地(昆明、楚雄、玉溪、迪庆、大理、保山、文山和曲靖)141个样品的傅里叶变换近红外光谱和傅里叶变换中红外光谱。使用Kennard-Stone算法将所有样品划分为2/3的训练集和1/3的预测集,利用三种融合策略(低级、中级和高级)对4个单一光谱矩阵:近红外的菌柄(N-b)、近红外的菌盖(N-g)、中红外的菌柄(M-b)、中红外的菌盖(M-g),建立偏最小二乘判别(PLS-DA)模型。用交叉验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)评价模型稳定性,非错误率(NER)、训练集正确率和预测集正确率评价模型分类性能,综合多种评价指标,找出美味牛肝菌产地鉴别的最佳方法。结果表明:(1)近红外和中红外光谱均能鉴别美味牛肝菌产地;(2)中红外光谱所建立的模型优于近红外光谱所建立的模型;(3)三种融合策略均可提高美味牛肝菌的产地鉴别效果,产地鉴别效果优劣依次为中级融合、高级融合、低级融合、单一光谱模型。通过融合近红外和中红外光谱使用PLS-DA进行基于特征值LV的中级融合策略,建立不同产地美味牛肝菌鉴别模型,有最少的变量数(49),最高的产地训练集正确率(100%),最高的产地预测集正确率(100%),最低的RMSEP(0.133),实现了美味牛肝菌产地的快速、准确鉴别,可以作为美味牛肝菌产地溯源的一种可靠方法。

关键词：美味牛肝菌产地鉴别数据融合傅里叶变换中红外光谱傅里叶变换近红外光谱

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基于拉曼光谱和模式识别算法的软玉产地鉴别

光学学报 2019年第3期39卷 388-394页

作者：徐荟迪林露璐李征黄梅珍周征宇上海交通大学电子信息与电气工程学院仪器科学与工程系上海200240 上海仪电分析仪器有限公司上海201805 同济大学海洋与地球科学学院上海200092

利用自行研制的便携式拉曼光谱仪,研究了甘肃、青海和新疆3个产地软玉的拉曼光谱特征,并对其光谱差异进行解析;基于马氏距离判别方法和随机森林判别方法实现了3个产地软玉的无损鉴别。结果表明:利用马氏距离判别方法和随机森林判别方法... 详细信息

利用自行研制的便携式拉曼光谱仪,研究了甘肃、青海和新疆3个产地软玉的拉曼光谱特征,并对其光谱差异进行解析;基于马氏距离判别方法和随机森林判别方法实现了3个产地软玉的无损鉴别。结果表明:利用马氏距离判别方法和随机森林判别方法可以对具有相同拉曼峰的不同产地的软玉进行鉴别,鉴别准确率分别为87.5%和95.83%。

关键词：光谱学产地鉴别拉曼光谱马氏距离随机森林软玉模式识别

留兰香高光谱特征波长稳健提取及产地鉴别模型构建

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食品科学 2024年第22期45卷 262-268页

作者：李晓龙殷勇于慧春袁云霞河南科技大学食品与生物工程学院河南洛阳471023

本研究通过高光谱技术解决留兰香的产地鉴别问题。首先,选取了5个产地共375个留兰香样本进行高光谱数据采集,并采用多元散射校正方法进行预处理,对预处理后的数据进行主成分分析(principal component analysis,PCA),将得到的主成分变量... 详细信息

本研究通过高光谱技术解决留兰香的产地鉴别问题。首先,选取了5个产地共375个留兰香样本进行高光谱数据采集,并采用多元散射校正方法进行预处理,对预处理后的数据进行主成分分析(principal component analysis,PCA),将得到的主成分变量构建WilksΛ统计量,且从小到大排序。然后,分别绘制前3小WilksΛ值所对应的主成分在各个波长下的权重系数曲线,系数曲线上的峰谷所对应的波长为特征波长,共得到37个特征波长。随后用Fisher判别分析构造鉴别模型的输入变量。最后,分别构建支持向量机(support vector machine,SVM)和反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)产地鉴别模型。结果表明:SVM模型的鉴别效果优于BPNN模型,其训练集和测试集鉴别正确率分别为99.67%和98.67%。因此,在PCA联合WilksΛ统计量提取特征波长基础上构建的留兰香产地SVM鉴别模型可有效实现产地的鉴别,并且所提取的特征波长不受到理化指标数量的影响,使该鉴别模型具有较强的鲁棒性。

关键词：留兰香高光谱技术主成分分析 WilksΛ统计量 Fisher判别分析产地鉴别

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近红外高光谱图像的宁夏枸杞产地鉴别

光谱学与光谱分析 2020年第4期40卷 1270-1275页

作者：王磊覃鸿李静张小波于丽娜李卫军黄璐琦中国科学院半导体研究所高速电路与神经网络实验室北京100083 中国科学院大学材料科学与光电子工程中心微电子学院北京100049 中国中医科学院中药资源中心道地药材国家重点实验室培育基地北京100700 中国中医科学院道地药材国家重点实验室培育基地北京100700

宁夏产地的宁夏枸杞属于《中华人民共和国药典》收录的道地药材,药用价值较高、消费者青睐度更高,然而优质宁夏枸杞的种植面积较小、产量较低、枸杞子市场以乱充好、以其他产地冲抵道地产区产品的现象频发。因此,建立快速有效的宁夏枸... 详细信息

宁夏产地的宁夏枸杞属于《中华人民共和国药典》收录的道地药材,药用价值较高、消费者青睐度更高,然而优质宁夏枸杞的种植面积较小、产量较低、枸杞子市场以乱充好、以其他产地冲抵道地产区产品的现象频发。因此,建立快速有效的宁夏枸杞产地鉴别模型对监督市场具有重要的意义。日常的市场交易枸杞子的鉴定一般凭借经验,但是该方法误差较大,可信度较低。传统的理化实验鉴别周期较长,非专业人员无法操作。近些年一些学者研究发现不同产地的宁夏枸杞成分含量具有差异性,然而枸杞子样本较小、形状不规则、成分分布不均匀,近红外光谱鉴别通常需要碾碎成粉末然后采集光谱信息,无法做到无损批量地采集枸杞子数据来鉴别枸杞子产地。近红外高光谱图像结合了近红外光谱和图像,包含丰富的空间信息和光谱信息,可以实现无损批量地采集非均匀样本光谱信息。利用近红外高光谱图像对甘肃、青海、新疆、宁夏和内蒙5个产地的宁夏枸杞进行产地鉴别。使用近红外高光谱图像系统采集了1 650个样本数据之后,通过阈值分割、图像去噪等方法提取出感兴趣区域(region-of-interest,ROI)。对比了ZCA白化(zero-phase component analysis whitening)预处理方法和常用的标准化(normalization)预处理方法,实验结果表明ZCA白化预处理是一种有效的高光谱数据预处理方法,可以去除特征之间的相关性,提升产地鉴别模型的准确率。对预处理后的数据采用偏最小二乘降维(partial least squares based dimension reduction,PLSDR)降低模型复杂度,结果表明经过ZCA白化预处理后的数据可以由288维特征降低到4个主成分,使得去除相关性后的特征可以被更少的隐藏特征来表示,这样可以极大程度上降低模型复杂性。最后,将降维后的特征输入到不同的分类器中进行训练,包括支持向量机(support vector machine,SVM)、 Fisher线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)和Softmax分类。其中,基于ZCA白化、 PLSDR和Softmax分类的模型表现最好,在测试集上的平均准确率为94.06%,可以有效的鉴别宁夏枸杞产地。

关键词：近红外高光谱宁夏枸杞产地鉴别 ZCA白化 Softmax

基于显微聚焦拉曼光谱技术的丹参产地鉴别研究

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光谱学与光谱分析 2022年第6期42卷 1774-1780页

作者：李庆许莉彭善贵罗霄张蓉琴严铸云文永盛成都市药品检验研究院四川成都610045 国家药品监督管理局中药材质量监测评价重点实验室四川成都610045 成都中医药大学四川成都611137

产地是影响中药材质量的重要因素,产地差异导致中药材质量参差不齐,为维护市场秩序,有必要建立中药材产地鉴别方法,以便更加精准地判别和分析中药材品质。以多产地临床大宗药材丹参为研究对象,收集不同产地丹参样品150份,采用显微聚焦... 详细信息

产地是影响中药材质量的重要因素,产地差异导致中药材质量参差不齐,为维护市场秩序,有必要建立中药材产地鉴别方法,以便更加精准地判别和分析中药材品质。以多产地临床大宗药材丹参为研究对象,收集不同产地丹参样品150份,采用显微聚焦拉曼光谱技术在无损条件下对每份丹参样品的每根药材表面随机扫描1~n次,求每份样品扫描1~n次的平均光谱。分析原始光谱数据发现丹参表面光谱信号同时包含了丹参酮类成分的拉曼光谱和杂质的荧光光谱,主要表现在特定波长范围内不同产地丹参存在各自的聚集区和丹参表面光谱信号强度明显弱于或强于丹参酮类对照品的拉曼光谱信号强度。对扫描1~n次的平均光谱数据进行预处理后运用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和随机森林分类算法[不筛选(RF)或筛选重要变量(RF-VS)]建立扫描1~n次的丹参产地分类模型。结果随机扫描1次所得最优模型训练集和测试集预测准确率分别为88%和87%,且对质量差和质量优的丹参样品区分准确率高达97%;随机扫描2次和3次所得最优模型训练集和测试集预测准确率均分别为89%和87%,结合模型运行效率和成本,选择随机扫描1次所得光谱,经一阶导数(1ST-D)预处理和RF-VS计算所得模型为丹参最终产地鉴别模型。综上,在无损伤条件下显微聚焦拉曼光谱技术能建立快速、准确的丹参产地鉴别预测模型,为该技术进一步用于贵细中药材的产地和真伪鉴别提供参考。

关键词：拉曼光谱丹参产地鉴别

白色-浅灰色高山石与昌化石产地鉴别谱学初探

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光谱学与光谱分析 2019年第9期39卷 2746-2750页

作者：陈涛陈梦瑶邓雨晴中国地质大学珠宝学院

我国印章石文化源远流长。寿山石和昌化石是我国著名的印章石品种,但是其价格存在一定的差异。高山石是寿山石中的主要品种,市场占有率高。为了有效进行产地鉴别的初步研究,选择白色-浅灰色高山石与昌化石,以避免致色矿物或致色元素对... 详细信息

我国印章石文化源远流长。寿山石和昌化石是我国著名的印章石品种,但是其价格存在一定的差异。高山石是寿山石中的主要品种,市场占有率高。为了有效进行产地鉴别的初步研究,选择白色-浅灰色高山石与昌化石,以避免致色矿物或致色元素对产地鉴别的干扰。采用傅里叶变模红外光谱(FTIR)、拉曼光谱(LRM)、和激光剥蚀-等离子体质谱(LA-ICP-MS)分析白色-浅灰色的高山石和昌化石的矿物组成和痕量化学成分,并结合两者的物理性质,探究两个产地的印章石的异同和鉴别方法。白色-浅灰色高山石颜色较昌化石均一,高山石透明度整体上较好,两者密度和折射率非常相近。根据红外光谱指纹区谱峰,可以确定白色-浅灰色的高山石和昌化石的基质均以高岭石族矿物为主要成分。高岭石族矿物中羟基在结构中的占位不同,因此在红外光谱中羟基伸缩振动吸收峰的数目与形态各不相同。根据红外光谱中官能团区的羟基峰形态和数目的测试结果,可知高山石的主要矿物成分为有序地开石,而昌化石样品中的主要矿物成分为无序地开石,两者均可含有少量高岭石。利用拉曼光谱对两者的砂钉状及棉点状杂质矿物成分进行了研究,发现高山石中杂质矿物成分较简单,暗色砂钉为黄铁矿,透明砂钉为石英;而昌化石中的杂质矿物成分较复杂,含有赤铁矿、金红石、锐钛矿、石英和重晶石。对比两者中地开石的LA-ICP-MS数据发现,高山石中Ge元素含量较高,而昌化石中V和Zn元素含量较高。根据Ge/Zn元素含量比值,高山石基本大于0.2,昌化石基本小于0.2;而根据Ge/V元素含量比值,昌化石大部分小于0.1,而高山石分布在0~1.0之间。两个产地Ge/V—Ge/Zn散点分布不同,区分度可达90%以上。白色-浅灰色的高山石和昌化石的颜色、密度和折射率等物理性质均相近,仅通过外观特征和物理性质较难准确将两个产地的白色-浅灰色印章石区分开。但是两者的杂质矿物种类和含量不同,杂质矿物成分的和分析可以作为两者产地的鉴别依据之一。另外,两者的痕量元素化学成分不同,根据它们的Ge/V—Ge/Zn散点图可以有效进行产地鉴别。

关键词：高山石昌化石产地鉴别红外光谱拉曼光谱激光剥蚀-等离子体质谱