基于多元素和脂肪酸指纹特征的中国北方大豆产地鉴别研究

作者：王靖会; 刘洋; 郑淇友; 程晓棠; 王朝辉^*

来源：中国油料作物学报, 2022, 44(03): 532-538.

DOI：10.19802/j.issn.1007-9084.2021111

• 多元素分析
• 脂肪酸分析
• 数据融合
• 产地鉴别
• 北方大豆

为探讨数据融合技术用于邻近区域大豆产地鉴别的可行性，在黑龙江省农垦九三管理局和绥化地区采集216份大豆样品，测定镁（Mg）、铝（Al）、磷（P）等13种矿物质元素含量和棕榈酸、硬脂酸、油酸等5种脂肪酸含量。分别利用矿物质元素、脂肪酸、数据级融合和特征级融合数据建立4种核函数的支持向量机（Support Vector Machine,SVM）模型。通过网格搜索算法结合五折交叉验证进行参数优化后，模型识别准确率分别提升至90.77%、92.31%、89.23%、95.38%。结果表明，特征级数据融合技术对邻近区域大豆产地鉴别效果显著，优于其他三种数据识别技术。采用特征级数据融合技术建立支持向量机产地鉴别模型，能够对邻近区域大豆产地进行准确、有效的区分，为地理标志产品保护技术提供了新的研究方向。

• 单位
  吉林农业大学