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表面解吸常压化学电离质谱结合人工神经网络鉴别新陈莲子
被引量：
4
1
作者
罗丽萍
赵占锋
+5 位作者
戴喜末
张茜
刘亚丽
张兴磊
章文军
欧阳永中
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第7期261-266,共6页
为实现对新陈莲子的快速鉴别,该文采用自行研制的表面解吸常压化学电离质谱(DAPCI-MS),在无需样品预处理的前提下,直接对新鲜和陈年莲子切面进行质谱检测,获得其化学指纹图谱,并通过主成分分析(PCA)和反向传输人工神经网络技术(BP-ANN)...
为实现对新陈莲子的快速鉴别,该文采用自行研制的表面解吸常压化学电离质谱(DAPCI-MS),在无需样品预处理的前提下,直接对新鲜和陈年莲子切面进行质谱检测,获得其化学指纹图谱,并通过主成分分析(PCA)和反向传输人工神经网络技术(BP-ANN)对所获指纹谱图信息进行分析,获得新鲜和陈年莲子的质谱信息特征。结果表明,在负离子模式下,DAPCI-MS结合化学计量学方法,实现了新鲜和陈年莲子的快速鉴别,其测试样本准确率分别为95.0%和91.7%;对不同年份莲子也能够有效地分类判别,2012、2011、2010和2009年莲子测试样本准确率分别为90%,85%,85%和90%。该方法具有分析速度快,信息提取准确,识别精度高等优点,为其他粮食谷物品质的鉴定提供参考。
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关键词
质谱
主成分分析
无损检测
表面解吸常压化学电离
BP人工神经网络
莲子
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职称材料
题名
表面解吸常压化学电离质谱结合人工神经网络鉴别新陈莲子
被引量：
4
1
作者
罗丽萍
赵占锋
戴喜末
张茜
刘亚丽
张兴磊
章文军
欧阳永中
机构
南昌
大学
生命科学与食品
工程
学院
哈尔滨工业大学电子与信息工程系
东华理工
大学
河北
工业
大学
化工学院
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第7期261-266,共6页
基金
"十二五"农村领域国家科技计划课题资助项目(2012BDA29B01)
江西省高等学校科技落地计划项目(KJLD12051)
江西省主要学科学术和技术带头人培养对象资助项目(20123BCB22004)
文摘
为实现对新陈莲子的快速鉴别,该文采用自行研制的表面解吸常压化学电离质谱(DAPCI-MS),在无需样品预处理的前提下,直接对新鲜和陈年莲子切面进行质谱检测,获得其化学指纹图谱,并通过主成分分析(PCA)和反向传输人工神经网络技术(BP-ANN)对所获指纹谱图信息进行分析,获得新鲜和陈年莲子的质谱信息特征。结果表明,在负离子模式下,DAPCI-MS结合化学计量学方法,实现了新鲜和陈年莲子的快速鉴别,其测试样本准确率分别为95.0%和91.7%;对不同年份莲子也能够有效地分类判别,2012、2011、2010和2009年莲子测试样本准确率分别为90%,85%,85%和90%。该方法具有分析速度快,信息提取准确,识别精度高等优点,为其他粮食谷物品质的鉴定提供参考。
关键词
质谱
主成分分析
无损检测
表面解吸常压化学电离
BP人工神经网络
莲子
Keywords
mass spectrometry, principal component analysis, nondestructive examination, surface desorptionatmospheric pressure chemical ionization, back propagation artificial neural networks, lotus seeds
分类号
S567.2 [农业科学—中草药栽培]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
表面解吸常压化学电离质谱结合人工神经网络鉴别新陈莲子
罗丽萍
赵占锋
戴喜末
张茜
刘亚丽
张兴磊
章文军
欧阳永中
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
4
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