摘要
为探索准确识别云芝提取物掺假(糊精)的方法,采用近红外漫反射光谱技术,对不同产地云芝提取物及掺假样品进行定性识别研究。在12 500~4 000 cm-1波段范围,采集样品的光谱,应用偏最小二乘判别法(PLS-DA)建立云芝提取物掺假识别模型。通过Kolmogorov-Smirnov法检验模型中云芝提取物分类变量值的分布规律,从而建立识别云芝提取物的最佳阈值区间,以实现对云芝提取物的掺假研究。结果表明,使用一阶导数(FD)和多元散射校正(MSC)的预处理方法,在主因子数为2,以及分别设置云芝提取物及掺假样品的分类变量为1、0时,云芝提取物的分类变量值服从正态分布,其最佳阈值区间为0.54~1.28(包含0.54和1.28)。建立偏最小二乘判别(PLS-DA)模型,对验证集样品进行识别,正确率可达100%。因此,该方法可较好地对云芝提取物进行掺假识别,同时为云芝提取物掺假识别模型的界限值确立、建立最佳阈值区间提供理论依据和方法。
出处
《浙江农业科学》
2017年第7期1192-1195,1198,共5页
Journal of Zhejiang Agricultural Sciences
基金
浙江省公益技术应用研究项目(2016C32SA501036)
湖州市公益技术应用研究项目(2016GY02)
杭州市科技项目20170432B20)
