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GC-IMS技术结合化学计量学方法在青稞分类中的应用
被引量：
9
1
作者
赵卿宇
沈群
《中国粮油学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期165-169,共5页
以藏大麦、藏青2000、藏青320、冬青18、苟籽粒和隆里共29种青稞为研究对象,运用GC-IMS技术并结合化学计量学建立一种快速、高效的实现青稞分类的方法。结果表明:29种青稞所含的香气组分种类基本相似,但含量差异较大。基于GC-IMS三维谱...
以藏大麦、藏青2000、藏青320、冬青18、苟籽粒和隆里共29种青稞为研究对象,运用GC-IMS技术并结合化学计量学建立一种快速、高效的实现青稞分类的方法。结果表明:29种青稞所含的香气组分种类基本相似,但含量差异较大。基于GC-IMS三维谱中对应香气组分的特征峰强度进行主成分分析,藏青2000、藏青320、冬青18、苟籽粒和隆里在香气组分上具有明显的差异,其中藏青2000、藏青320、苟籽粒与24种藏大麦可以明显区分,而冬青18和隆里则和藏大麦比较相似。建立Fisher判别分析模型,选择预测集校检和留一交叉验证法对建立的模型进行验证,训练集的识别率为100%,验证结果正确率均在85%以上,达到定性分析的要求,初步表明该模型稳健、可靠,能用于不同青稞品种区分。GC-IMS联用分析技术简单、快速、无损,可用于青稞的快速分类识别。
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关键词
气相色谱-离子迁移谱法
青稞
PCA
FISHER判别分析
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职称材料
题名
GC-IMS技术结合化学计量学方法在青稞分类中的应用
被引量：
9
1
作者
赵卿宇
沈群
机构
中国农业大学食品科学与营养工程学院植物蛋白与谷物加工北京市重点实验室国家果蔬加工工程技术研究中心
出处
《中国粮油学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期165-169,共5页
基金
“十三五”国家重点研发计划(2016YFD0401103)
西藏自治区科技重大专项(Z2016B01N04)
文摘
以藏大麦、藏青2000、藏青320、冬青18、苟籽粒和隆里共29种青稞为研究对象,运用GC-IMS技术并结合化学计量学建立一种快速、高效的实现青稞分类的方法。结果表明:29种青稞所含的香气组分种类基本相似,但含量差异较大。基于GC-IMS三维谱中对应香气组分的特征峰强度进行主成分分析,藏青2000、藏青320、冬青18、苟籽粒和隆里在香气组分上具有明显的差异,其中藏青2000、藏青320、苟籽粒与24种藏大麦可以明显区分,而冬青18和隆里则和藏大麦比较相似。建立Fisher判别分析模型,选择预测集校检和留一交叉验证法对建立的模型进行验证,训练集的识别率为100%,验证结果正确率均在85%以上,达到定性分析的要求,初步表明该模型稳健、可靠,能用于不同青稞品种区分。GC-IMS联用分析技术简单、快速、无损,可用于青稞的快速分类识别。
关键词
气相色谱-离子迁移谱法
青稞
PCA
FISHER判别分析
Keywords
gas chromatography-ion mobility spectrometry
hulless barley
PCA
fisher discriminant analysis
分类号
TS210.2 [轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
GC-IMS技术结合化学计量学方法在青稞分类中的应用
赵卿宇
沈群
《中国粮油学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
9
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