典型文献
经19种光谱预处理筛选建立3种连翘叶茶近红外定性定量模型
文献摘要：
目的 建立一种能快速判定连翘叶绿茶、红茶及黑茶类别并预测其总黄酮、总多酚含量的分析模型.方法 以3种连翘叶茶的近红外(near infrared,NIR)光谱和总黄酮、总多酚含量为研究对象,对19种NIR光谱预处理方法进行比较,在最佳预处理方法下,用判别偏最小二乘法(discriminant partial least-squares regression,DPLS)、马氏距离法(Mahalanobis distance,MD)对连翘叶茶建立定性模型,用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)对连翘叶茶建立定量模型,通过内部交互验证和外部验证,筛选出最佳的定性定量模型.结果 DPLS定性模型可100％识别3种连翘叶茶类别;MD定性模型可100％实现3种连翘叶茶两两间的类别判定;PLS建立的总黄酮定量模型中绿茶、红茶及黑茶的预处理方法分别为矢量归一化、矢量归一化、标准正态变量变换(standard normal variate,SNV);预测含量与实测含量间回归方程的相关系数分别为0.9653、0.9764、0.9952;平均相对误差分别为0.26％、7.70％、0.63％;总多酚定量模型中绿茶、红茶及黑茶的预处理方法分别为卷积(savitzky-golay,S-G)平滑+矢量归一化+多元散射校正、SNV、S-G平滑+矢量归一化+SNV;预测含量与实测含量间回归方程的相关系数分别为0.7902、0.9614、0.7568;平均相对误差分别为6.29％、2.55％、5.67％.结论 通过对19种光谱预处理方法进行筛选,所建立的3种连翘叶茶定性定量模型稳定可靠,预测精度更高,可用于连翘叶茶样品质量品质的快速判别与检测.
文献关键词：
连翘叶茶;近红外光谱技术;总黄酮;总多酚;模型
中图分类号：
作者姓名：
左旭丽;潘秀珍;耿泽宇;任晓红;马威;冯安芳;李卫东
作者机构：
北京中医药大学中药学院,北京 102488;山西省安泽县林业局,临汾 042500;北京宇辰致业科技 有限公司,北京 101200;山西省安泽县农业农村局,临汾 042500
文献出处：
引用格式：
[1]左旭丽;潘秀珍;耿泽宇;任晓红;马威;冯安芳;李卫东-.经19种光谱预处理筛选建立3种连翘叶茶近红外定性定量模型)[J].食品安全质量检测学报,2022(19):6431-6440
A类：
判别偏最小二乘法,savitzky,golay,+SNV
B类：
光谱预处理,连翘叶茶,定性定量,定量模型,绿茶,红茶,黑茶,茶类,总黄酮,总多酚含量,near,infrared,NIR,预处理方法,discriminant,partial,least,squares,regression,DPLS,马氏距离,Mahalanobis,distance,MD,立定,外部验证,两间,标准正态变量变换,standard,normal,variate,平均相对误差,多元散射校正,于连,质量品质,近红外光谱技术
AB值：
0.21086
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