摘要
本文采用时间分辨荧光发射谱(TRFES)结合化学计量学建立了一种准确、快速的山茶油产地识别方法。收集浙江、江西和湖南的山茶油样品共180个,采集它们的TRFES并从稳态荧光发射和荧光衰减维度对荧光信号的特点进行了对比;利用平行因子分析(PARAFAC)对训练集样品数据进行降维和特征优化;最终选取了两个因子的因子得分作为人工神经网络(ANN)的输入并建立山茶油产地识别模型。结果表明,相较于稳态荧光发射,荧光衰减受荧光分子浓度影响较小。因此TRFES被认为指纹性极强,有利于山茶油产地识别。山茶油产地识别模型的验证相关系数为98.7%,预测相关系数为96.1%,表明该模型稳健、准确,适合山茶油产地识别。最终表明,TRFES结合化学计量学分析可以完成对山茶油产地的准确、快速识别。
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单位食品与生物工程学院; 江苏大学