食品工业科技

作者：刘秀明, 李涛, 李源栋, 马慧宇, 段焰青, 吴宇, 夏建军

关键词：近红外光谱,葛根,模式识别,品种及产地,

采用模式识别技术对不同品种(柴葛及粉葛)及不同产地(云南、安徽、广西、湖北、四川、重庆、湖南)的葛根进行判定。采集12个产地共120个葛根样品的近红外光谱数据,对光谱进行预处理并建立共有模式后,进行相似度及PLS判别分析,多元统计分析结果显示,除安徽柴葛外,其他组样品之间的相似度较高。分别选择不同的样品为测试集和训练集,基于PLS-DA对葛根种类粉葛和柴葛进行模式识别,对种类识别率为100%,对产地识别率为84.44%。采用kNN分析对葛根产地和品种同时进行模式识别,样品识别率达100%。实验结果表明,采用kNN模式识别可以很好识别不同产地和类别的葛根样品,方法具有可行性和有效性,为利用近红外光谱结合模式识别技术进行葛根品种真伪优劣鉴别、道地性及产地可追溯研究提供了理论依据和实用方法。

来源：2018年第22期

《食品工业科技》期刊编辑部

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