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Updated: Jul 7, 2025
11:02
Fruit Volatile Analysis Using an Electronic Nose
Published on: March 30, 2012
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基于FT-NIR和多变量算法的结合,对 Ziziphi Spinosae 精液及其伪造物的快速评估
Ming-Xuan Li1, Ya-Bo Shi1, Jiu-Ba Zhang1
1College of Pharmacy, Nanjing University of Chinese Medicine, Nanjing, 210023, China.
Food chemistry: X
|December 25, 2023
概括
使用富里埃变换近红外 (FT-NIR) 光谱学,可以有效检测鱼精液 (ZSS) 伪造. 这种方法与先进的算法相结合,可以准确地识别ZSS改,并预测其比例,确保产品质量.
科学领域:
- 药物鉴定学和分析化学
- 频谱学和化学测量学 频谱学和化学测量
- 草药药物的质量控制 草药药物的质量控制
背景情况:
- 皮种精液 (ZSS) 由于其镇静性和增强睡眠的特性而受到重视.
- 需求的增加导致了ZSS的造,损害了它的有效性.
- 需要可靠的方法来确保ZSS的真实性和质量.
研究的目的:
- 开发和验证一种用于识别ZSS改的方法.
- 量化预测ZSS样本中的造比率.
- 为了评估FT-NIR光谱学与多变量算法相结合的有效性.
主要方法:
- 福里埃变换近红外 (FT-NIR) 光谱法用于光谱分析.
- 多变量算法,包括SNV + CARS和1D + SG + ICO,用于数据处理.
- 机器学习分类和回归模型被构建用于识别改和预测比率.
主要成果:
- 仅仅对色彩的分析不足以准确确定伪造比率.
- 机器学习分类模型的平均准确性从77.06%显著提高到97.58%.
- 伪造比率的定量预测模型显示出极好的线性和预测准确性 (R值>0.99).
结论:
- 与多变量算法相结合的FT-NIR光谱学为ZSS伪造检测提供了一个强大的方法.
- 这种方法在识别伪造物和预测伪造水平方面提供了高准确度.
- 这项研究建立了一个可靠的策略来控制 Ziziphi Spinosae 精液的质量.
