近红外光谱结合线性判别分析方法在食醋品牌鉴别中的应用

作者：古丽君; 林振华; 吴世玉; 郑彦婕^*; 周晓文; 袁福定; 江培淳; 林长虹

来源：食品与发酵工业, 2019, 45(18): 243-247.

DOI：10.13995/j.cnki.11-1802/ts.019999

• 食醋品牌
• 近红外光谱
• 线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)
• 主成分分析(principal component analysis,PCA)

采用近红外光谱技术结合化学计量学手段,建立不同品牌食醋的快速鉴别方法。用近红外光谱仪对103组食醋样品进行扫描,采用二阶导数对图谱进行预处理、标准化处理、T检验和主成分分析(principal component analysis,PCA),运用留一法构建线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)模型。结果表明,原始近红外谱图经过处理后,显示出同种品牌食醋主成分的聚类趋势;交叉验证结果表明,PCA-LDA模型预测不同品牌食醋的正确率高达85. 57%,该模型具有较好的预测效果。该研究结合近红外光谱与PCA-LDA模型,为不同品牌食醋提供一种快速鉴别方法,具有处理近红外光谱数据,研究物质主成分的应用潜力。

• 单位
  深圳市计量质量检测研究院