傅里叶变换红外光谱结合PCA及DPLS对薰衣草品种的识别

摘要

[目的]采用快速可靠的方法对薰衣草品种进行鉴别.[方法]采用傅里叶变换红外光谱法结合主成分分析(PCA)法及偏最小二乘判别(DPLS)法对不同品种薰衣草进行鉴别分析.[结果]对不同品种薰衣草的快速FTIR光谱鉴别,采用PCA法对光谱数据进行聚类分析,得到四种不同品种薰衣草的特征差异.用特征谱图作为输入建立判别偏最小二乘模型,四个品种薰衣草共47个分别建立偏最小二乘判别(DPLS)模型,对未知的16个样本进行预测,DPLS模型的校正决定系数(R2)为0.991 0,交叉验证均方根标准差(RMSEE)是0.119 3,预测均方根标准差(RMSEP)为0.1462,品种识别率为100％.[结论]PCA对不同薰衣草具有较好的聚类作用,DPLS模型能对薰衣草的品种进行较好的识别,为薰衣草品种快速鉴别提供了较好的分析方法.