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—— 中國食品雜志社
為建立一種紅外光譜指紋信息和揮發(fā)性組分信息融合鑒別模型，提高模型對大米產(chǎn)地的鑒別率。通過傅里葉紅外光譜和氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用分析20?份盤錦大米、19?份射陽大米和15?份五常大米樣品中紅外光譜吸光度和揮發(fā)性組分含量，利用方差分析篩選出特征光譜和揮發(fā)性組分，結(jié)合偏最小二乘判別分析（partial least squares-discriminant analysis，PLS-DA）法建立融合這2?種指紋信息的鑒別方法。結(jié)果表明，信息融合模型的大米產(chǎn)地鑒別準確率為97.4%，與單一光譜指紋信息模型（92.9%）和揮發(fā)性指紋信息模型（88.9%）相比，分別提高了4.5%和8.5%。因此，信息融合技術(shù)提高了該模型鑒別效果，采用PLS-DA法信息融合模型對大米產(chǎn)地進行鑒別是可行有效的。
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