典型文献
基于矿物元素与同位素联合分析的吉林大米产地判别的研究
文献摘要：
为实现更加准确、可靠的吉林省大米产地判别分析,利用电感耦合等离子质谱仪(ICP-MS)和同位素质谱仪(IRMS)测定样品中的12种矿物元素和δ13C、δ15N同位素含量,结合线性判别分析(LDA)和支持向量机(SVM)模型探究同位素数据的加入对产地确证结果的影响;利用Xg-boost模型和交叉验证,筛选判别因子最优合集.结果表明,在12种矿物元素数据联合δ13C、δ15N数据分别代入模型后,线性判别分析结果准确率和回代正确率从79％、73.3％提升到80.1％、74.0％;支持向量机模型结果的准确度和精确度从83.019％、82.589％提高到90.245％、87.549％.得到吉林省大米最优判别因子合集为{Si、Mn、Ca、Mg、Al、Na、Cr、P、δ13C},为快速准确实现吉林省大米产地溯源提供理论参考.
文献关键词：
吉林大米;矿物元素;同位素;线性判别分析;支持向量机;产地确证
中图分类号：
作者姓名：
崔晨;王朝辉
作者机构：
吉林农业大学食品科学与工程学院,吉林长春130000
文献出处：
引用格式：
[1]崔晨;王朝辉-.基于矿物元素与同位素联合分析的吉林大米产地判别的研究)[J].粮食与油脂,2022(06):36-40,44
A类：
吉林大米,产地确证
B类：
矿物元素,联合分析,产地判别,吉林省,电感耦合等离子质谱仪,ICP,同位素质谱,IRMS,元素和,13C,15N,线性判别分析,LDA,素数,确证结果,Xg,boost,交叉验证,合集,代入,支持向量机模型,集为,Si,Mn,Mg,Na,快速准确,产地溯源
AB值：
0.279365
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
