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基于拉曼光谱的大米快速分类判别方法

         

摘要

以拉曼光谱技术为手段,结合化学计量学方法,对来自黑龙江、江苏、湖南3个产地共123份大米样品的光谱数据进行采集,并对得到的拉曼图谱进行主成分分析(PCA)和偏最小二乘判别分析(PLSDA),建立大米快速分类判别方法.应用主成分分析对不同种类、产地和品种的大米进行粗分类鉴别;选择不同种类、品种和产地的稻米样本建立相应的偏最小二乘判别分析模型,其中2/3的样本作为建模训练集,1/3的样本作为建模校正集,按照种类、产地、品种建立的模型其训练集样本正确判别率均为100%,校正集样本正确判别率分别为100%,100%,94.12%.因此,研究所建立的拉曼光谱技术结合化学计量学方法可以快速、有效地鉴别大米种类、品种及产地.

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