領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國(guó)食品雜志社
采用傅里葉變換紅外光譜法，對(duì)采自云南及秘魯共139 份瑪咖樣品進(jìn)行產(chǎn)地鑒別研究。采用多元散射校正結(jié)合二階導(dǎo)數(shù)和Norris平滑預(yù)處理光譜，通過(guò)剔除噪聲明顯的光譜波段，篩選出適宜的主成分?jǐn)?shù)為8。基于最優(yōu)主成分?jǐn)?shù)，采用間隔偏最小二乘（interval partial least-squares，iPLS）法對(duì)3 650.59～651.82 cm－1光譜進(jìn)行優(yōu)化分析。結(jié)果顯示，篩選98 份樣品在1 855.19～651.822、3 054.69～2 756.78 cm－1和3 650.59～3 353.6 cm－1光譜建立的間隔偏最小二乘判別分析（interval partial least-squares discriminant analysis，iPLS-DA）分類(lèi)模型，其R2、校正均方根誤差和預(yù)測(cè)均方根誤差分別為0.958 4、0.785 8和1.164 2。通過(guò)41 份樣品驗(yàn)證，驗(yàn)證正確率與原光譜建立的分類(lèi)模型保持一致，均為87.80%。為進(jìn)一步提高分類(lèi)模型的精度，在iPLS篩選的光譜波段基礎(chǔ)上，分別采用遺傳算法（geneticalgorithm，GA）和蛙跳算法（shuffled frog leaping algorithm，SFLA）對(duì)光譜信息進(jìn)行優(yōu)化，結(jié)果顯示，采用GA篩選頻率大于4和5的光譜信息，篩選的光譜數(shù)據(jù)點(diǎn)分別為62 個(gè)和29 個(gè)；利用SFLA篩選概率大于0.1和0.15的光譜信息，篩選的光譜數(shù)據(jù)點(diǎn)分別為77 個(gè)和27 個(gè)。驗(yàn)證結(jié)果顯示，采用GA-PLS-DA（62 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)）和GA-PLS-DA（29 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)）建立的PLS-DA分類(lèi)模型識(shí)別正確率分別為95.12%和97.56%，采用SFLA-PLS-DA（77 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)）和SFLA-PLS-DA（27 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)）建立的分類(lèi)模型識(shí)別正確率分別為92.68%和97.56%。對(duì)比上述方法可知，采用iPLS-DA、GA-PLS-DA和SFLA-PLSDA建立的分類(lèi)模型均具有較好的預(yù)測(cè)性能，其中GA-PLS-DA（29 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)）和SFLA-PLS-DA（27 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)）建立分類(lèi)模型能更準(zhǔn)確地鑒別不同產(chǎn)地的瑪咖。該方法的建立為瑪咖紅外光譜產(chǎn)地鑒別提供一種新的思路，所篩選的光譜變量可為不同產(chǎn)地瑪咖內(nèi)在化學(xué)成分（組分）差異性分析提供基礎(chǔ)依據(jù)。
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