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题名多光谱数据融合技术对绒柄牛肝菌产地的鉴别
被引量：10
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作者
姚森
李涛
刘鸿高
李杰庆
王元忠
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机构
云南农业大学农学与生物技术学院
云南省农业科学院药用植物研究所
玉溪师范学院资源环境学院
云南省省级中药原料质量检测技术服务中心
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出处
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期212-217,共6页
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基金
国家自然科学基金地区科学基金项目(31660591
21667031)
+1 种基金
云南省教育厅科学研究基金项目(2016ZZX106)
云南省高校食用菌资源开发与利用重点实验室建设项目
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文摘
采集5个产地96份绒柄牛肝菌样品的红外光谱和紫外光谱,结合多光谱信息融合策略,建立快速、有效鉴别绒柄牛肝菌产地的方法。运用多元散射校正、标准正态变量、二阶导数等预处理方法对原始光谱数据进行优化处理,减少噪音干扰。选取具有指纹特性的光谱信息进行初级数据融合;通过偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)筛选光谱数据中变量在投影方向重要程度大于1的波段,进行中级数据融合。利用优化处理后的单一光谱数据及多光谱融合数据建立PLS-DA模型和支持向量机(support vector machine,SVM)判别模型,比较两种判别模型对绒柄牛肝菌产地的鉴别效果。结果显示,通过红外光谱、紫外光谱、初级融合和中级融合数据分别建立PLS-DA模型,对绒柄牛肝菌产地的预测正确率为56.25%、56.25%、62.50%和81.25%;建立SVM判别模型,产地预测正确率分别为90.63%、65.63%、87.50%和96.88%,表明中级融合技术对绒柄牛肝菌产地鉴别效果显著,优于其他技术;并且SVM判别模型对牛肝菌产地区分效果优于PLS-DA模型。采用中级融合技术建立SVM判别模型,能够快速、有效鉴别不同产地绒柄牛肝菌,同时为食品质量监控提供有效方法和理论基础。
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关键词
数据融合
绒柄牛肝菌
产地鉴别
紫外光谱
红外光谱
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Keywords
data fusion
Boletus tomentipes
geographical identification
ultraviolet absorption spectroscopy
infrared spectroscopy
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分类号
TS207
[轻工技术与工程—食品科学]
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