基于近红外光谱技术的小米产地溯源研究

作者：李楠; 杨春杰^*

来源：食品与机械, 2020, 36(09): 97-101.

DOI：10.13652/j.issn.1003-5788.2020.09.017

• 小米
• 产地溯源
• 近红外
• 主成分分析
• 线性判别
• 神经网络

采用便携式近红外光谱仪结合主成分分析(PCA)、费舍尔线性判别(FLDA)及多层感知器神经网络(MLPNN)模型,探讨近红外光谱技术应用于小米产地溯源的可行性。PCA分析显示,除山西、河南、黑龙江3省的样品差异较小难以区分外,其余8个省份的样品均能清晰区分产地。FLDA和MLP-NN分析均能识别出小米样品产地,但MLP-NN识别效果优于FLDA,两个模型对预测集的识别正确率分别为92.3%,84.6%。以上结果表明,近红外光谱技术可有效应用于小米的产地溯源。

• 单位
  运城学院