【摘 要】
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目的:利用便携式近红外光谱技术对川贝母及其掺伪品进行快速鉴别及掺伪量快速检测,以建立系统的川贝母掺伪质量评价体系.方法:采集川贝母样品72批并制作不同类别掺伪品(浙贝母、平贝母、伊贝母、湖北贝母、光慈菇、面粉)570批;利用便携式近红外光谱仪采集样品近红外光谱数据;利用线性判别分析(LDA)及偏最小二乘法(PLS)分别建立川贝母-掺伪品、不同类别掺伪品定性校正模型及不同类别掺伪品掺伪量定量校正模型.结果:川贝母及其掺伪品的定性分析模型对川贝母及其掺伪品的识别率分别为99.49％(校正集),100.00％(
【机 构】
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成都中医药大学药学院,成都611137;四川大学计算机学院,视觉合成图形图像技术国家级重点实验室,成都610065;成都中医药大学附属医院,成都610072
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目的:利用便携式近红外光谱技术对川贝母及其掺伪品进行快速鉴别及掺伪量快速检测,以建立系统的川贝母掺伪质量评价体系.方法:采集川贝母样品72批并制作不同类别掺伪品(浙贝母、平贝母、伊贝母、湖北贝母、光慈菇、面粉)570批;利用便携式近红外光谱仪采集样品近红外光谱数据;利用线性判别分析(LDA)及偏最小二乘法(PLS)分别建立川贝母-掺伪品、不同类别掺伪品定性校正模型及不同类别掺伪品掺伪量定量校正模型.结果:川贝母及其掺伪品的定性分析模型对川贝母及其掺伪品的识别率分别为99.49％(校正集),100.00％(验证集);在不同类别的掺伪品模型中,校正集和验证集的识别率分别为70.47％和73.68％;6个掺伪量比例的定量模型的验证集相关系数分别为0.840 2(川贝母掺伪浙贝母),0.960 2(川贝母掺伪平贝母),0.765 7(川贝母掺伪伊贝母),0.902 5(川贝母掺伪湖北贝母),0.957 4(川贝母掺伪光慈菇),0.976 1(川贝母掺伪面粉),预测均方根误差(RMSEP)分别为10.948 5,5.463 9,13.256 4,8.549 2,5.655 3,4.235 6;2个定性模型及6个定量模型的预测性能良好.结论:采用便携式近红外光谱技术可实时对川贝母及其掺伪品的快速鉴别和掺伪量快速测定,该方法快速准确,可满足川贝母现场无损真伪鉴别需求.
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