雪莲花产地鉴别的近红外光谱分析方法

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1、２０１０年８月农业机械学报第４１卷第８期ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００１２９８．２０１０．０８．０２３雪莲花产地鉴别的近红外光谱分析方法赵杰文蒋培陈全胜（江苏大学食品与生物工程学院，镇江２１２０１３）【摘要】以青海、西藏、云南和新疆４个不同产地的雪莲花为研究对象，利用Ｋ最近邻域（ＫＮＮ）模式识别方法建立雪莲花产地鉴别模型，模型参数Ｋ和主成分因子数（ＰＣｓ）通过交互验证的方法优化；同时比较了标准正态变量变换（ＳＮＶ）、多元散射校正（ＭＳＣ）、一阶导数和二阶导数４种预处理方法对模型结果的影响。试验结果显示，通过ＳＮＶ光谱预处理后，在Ｋ为３和ＰＣｓ为

2、５时，所得到的模型最佳，模型交互验证识别率和预测识别率均为１００％。研究表明，近红外光谱技术结合ＫＮＮ方法可以成功鉴别雪莲花产地。关键词：雪莲花产地鉴别近红外光谱Ｋ最近邻域中图分类号：Ｏ６５７３３；Ｒ２８２５文献标识码：Ａ文章编号：１０００１２９８（２０１０）０８０１１１０４ＤｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎｏｆＳｎｏｗＬｏｔｕｓｆｒｏｍＤｉｆｆｅｒｅｎｔＧｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌＯｒｉｇｉｎｓｂｙＮｅａｒＩｎｆｒａｒｅｄＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙＺｈａｏＪｉｅｗｅｎＪｉａｎｇＰｅｉＣｈｅｎＱｕａｎｓｈｅｎｇ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＦｏｏｄａｎｄＢｉｏｌｏｇｉｃａｌＥｎ

3、ｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＪｉａｎｇｓｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｚｈｅｎｊｉａｎｇ２１２０１３，Ｃｈｉｎａ）ＡｂｓｔｒａｃｔＳｎｏｗｌｏｔｕｓｓａｍｐｌｅｓｆｒｏｍｆｏｕｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｏｒｉｇｉｎｓ（Ｑｉｎｇｈａｉ，Ｔｉｂｅｔ，ＹｕｎｎａｎａｎｄＳｉｎｋｉａｎｇ）ｗｅｒｅｓｔｕｄｉｅｄ．Ｋｎｅａｒｅｓｔｎｅｉｇｈｂｏｒｓ（ＫＮＮ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｂｕｉｌｄｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｎｇｍｏｄｅｌａｓａｐａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ．ＴｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒＫｏｆｔｈｅＫＮＮｍｏｄｅｌａｎｄｔｈｅｎｕｍ

4、ｂｅｒｏｆｐｒｉｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔｆａｃｔｏｒｓ（ＰＣｓ）ｗｅｒｅｏｐｔｉｍｉｚｅｄ．Ｔｈｅｓｐｅｃｔｒａｗｅｒｅｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｅｄｂｙｆｏｕｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｐｅｃｔｒａｌｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｏｆｓｔａｎｄａｒｄｎｏｒｍａｌｖａｒｉａｔｅ（ＳＮＶ），ｍｕｌｔｉｐｌｉｅａｔｉｖｅｓｃａｔｔｅｒｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ（ＭＳＣ），ｆｉｒｓｔｄｅｒｉｖａｔｉｖｅａｎｄｓｅｃｏｎｄｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ，ａｎｄｔｈｅｉｒｅｆｆｅｃｔｓｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆＫＮＮｍｏｄｅｌｓｗｅｒｅｃｏｍｐａｒｅｄ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔ

5、ｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｍｏｄｅｌｗａｓｏｂｔａｉｎｅｄｗｉｔｈＰＣｓ５ａｎｄＫ＝３ａｆｔｅｒＳＮＶｓｐｅｃｔｒａｌｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ａｎｄｔｈｅｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｎｇｒａｔｅｓｗｅｒｅａｌｌ１００％ｉｎｃｒｏｓｓｖａｌｉｄａｔｉｏｎａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ．ＴｈｅｗｏｒｋｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄｔｈａｔＮＩＲｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙｔｅｃｈｎｉｑｕｅｗｉｔｈＫＮＮｍｅｔｈｏｄｃｏｕｌｄｂｅｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙａｐｐｌｉｅｄｔｏｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｅｓｎｏｗｌｏｔｕｓｆｒｏｍｄｉｆｆｅｒｅｎｔｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｏｒ

6、ｉｇｉｎｓ．ＫｅｙｗｏｒｄｓＳｎｏｗｌｏｔｕｓ，Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｏｒｉｇｉｎｓｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎ，Ｎｅａｒｉｎｆｒａｒｅｄｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ，Ｋｎｅａｒｅｓｔｎｅｉｇｈｂｏｒｓ［１］虽然原子吸收光谱、电感耦合等离子体发射引言［１］［２］光谱法和高效液相色谱等方法能准确地鉴别不同产地的雪莲花由于受到海拔高度、岩层条不同产地的雪莲花，但这些方法均属于有损分析方件等外界因素影响，其内部有效成分含量也不尽相法，其分析步骤繁琐，费用昂贵。近红外光谱（ＮＩＲ）同，所以不同产地的雪莲花，其市场价格也随之各是一种快速无损的分析方法，近红外光谱分析技术异。但

7、在目前的中草药市场上，不同产地的雪莲花结合模式识别方法已在食品、农产品品质的鉴别和产品存在鱼目混珠的现象。分类中得到成功应用［３～７］。本文尝试利用红外光谱收稿日期：２００９０９２６修回日期：２００９１２１８国家自然科学基金资助项目（３０８００６６６）和江苏省自然基金资助项目（ＢＫ２００９２１６）作者简介：赵杰文，教授，博士生导师，主要从事农产品、食品无损检测及其融合技术研究，Ｅｍａｉｌ：ｚｈａｏ＿ｊｉｅｗｅｎ＠ｕｊｓ．ｅｄｕ．ｃｎ１１２农业机械学报２０１０年结合Ｋ最邻近距离（ＫＮＮ）模式识别方法快速鉴别雪莲花产地。１材料与方法１１试验材料试验所用的材料为来

8、自青海、西