以四种品牌152组食用醋样品为研究对象,采用漫反射与透射两种近红外光谱采集模式分别进行光谱数据采集,并以此建立了食用醋品牌溯源模型,重点考察光谱采集模式、光谱预处理方法等对溯源模型精度的影响。结果表明,选取114组样品为训练集...以四种品牌152组食用醋样品为研究对象,采用漫反射与透射两种近红外光谱采集模式分别进行光谱数据采集,并以此建立了食用醋品牌溯源模型,重点考察光谱采集模式、光谱预处理方法等对溯源模型精度的影响。结果表明,选取114组样品为训练集,原始光谱数据经过多元散射校正、二阶求导预处理后,采用偏最小二乘判别分析法(PLS1-DA)建立的食用醋NIRS品牌溯源模型,对38组测试集样品进行预测,透射光谱模型的决定系数(R2)、校准均方根误差(root-mean-square error of calibration,RMSEC)、预测均方根误差(root-mean-square error of prediction,RMSEP)分别为0.92,0.113,0.127,正确识别率为76.32%;漫反射光谱模型R2,RMSEC,RMSEP分别为0.97,0.102,0.119,正确识别率为86.84%。由此说明,近红外光谱结合PLS1-DA可以用来建立食用醋品牌溯源模型,且漫反射光谱模型预测效果更好。展开更多
文摘以四种品牌152组食用醋样品为研究对象,采用漫反射与透射两种近红外光谱采集模式分别进行光谱数据采集,并以此建立了食用醋品牌溯源模型,重点考察光谱采集模式、光谱预处理方法等对溯源模型精度的影响。结果表明,选取114组样品为训练集,原始光谱数据经过多元散射校正、二阶求导预处理后,采用偏最小二乘判别分析法(PLS1-DA)建立的食用醋NIRS品牌溯源模型,对38组测试集样品进行预测,透射光谱模型的决定系数(R2)、校准均方根误差(root-mean-square error of calibration,RMSEC)、预测均方根误差(root-mean-square error of prediction,RMSEP)分别为0.92,0.113,0.127,正确识别率为76.32%;漫反射光谱模型R2,RMSEC,RMSEP分别为0.97,0.102,0.119,正确识别率为86.84%。由此说明,近红外光谱结合PLS1-DA可以用来建立食用醋品牌溯源模型,且漫反射光谱模型预测效果更好。
