基于近红外光谱技术的茶油原产地快速鉴别 - 文韬 郑立章 龚中良 李立君 谢洁飞 马强 (农业工程学报, 2016)
为研究茶油原产地溯源问题,维护其市场秩序,促进公平竞争。该文利用近红外光谱技术采集湖南、江西、安徽和浙江4个不同产地茶油的光谱数据,并运用Savitzky-Golay平滑（savitzky-golay,SG）、多元散射校正（multiplicative scatter correction,MSC）、一阶导数（first derivation,FD）和矢量归一化（vector normalization,VN）等4种方法对其进行预处理。采用偏最小二乘法（partial least squares,PLS）提取最佳主成分,构建PLS回归模型;同时,采用主成分分析（principal component analysis,PCA）和PLS算法提取最佳主成分,作为BP人工神经网络（BP artificial neural network,BPANN）输入变量,构建PCA-BPANN和PLS-BPANN模型。以验证集相关系数RP和验证集均方根误差RMSEP为模型的评价指标,分别优选最佳PLS和BPANN模型。试验结果表明,SG-PLS-DA和SG-PLS-BPANN-DA模型对未知样本的整体分类准确率均大于90%。其中,SG-PLS-BPANN-DA的鉴别效果优于前者,其建模集相关系数RC、均方根误差RMSEC分别为0.974、0.170,验证集相关系数RP、均方根误差RMSEP分别为0.972、0.172,对上述两类样本集的总体分类准确率分别为98.15%、95.83%,该模型能较准确鉴别茶油原产地。研究结果可为快速辨别茶油原产地提供参考。