表面解吸常压化学电离质谱结合人工神经网络鉴别新陈莲子

为实现对新陈莲子的快速鉴别,该文采用自行研制的表面解吸常压化学电离质谱（DAPCI-MS）,在无需样品预处理的前提下,直接对新鲜和陈年莲子切面进行质谱检测,获得其化学指纹图谱,并通过主成分分析（PCA）和反向传输人工神经网络技术（BP-ANN）对所获指纹谱图信息进行分析,获得新鲜和陈年莲子的质谱信息特征。结果表明,在负离子模式下,DAPCI-MS结合化学计量学方法,实现了新鲜和陈年莲子的快速鉴别,其测试样本准确率分别为95.0%和91.7%;对不同年份莲子也能够有效地分类判别,2012、2011、2010和2009年莲子测试样本准确率分别为90%,85%,85%和90%。该方法具有分析速度快,...

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Veröffentlicht in:	农业工程学报 2013, Vol.29 (7), p.261-266
1. Verfasser:	罗丽萍 赵占锋 戴喜末 张茜 刘亚丽 张兴磊 章文军 欧阳永中
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Schlagworte:	BP人工神经网络 主成分分析 无损检测 莲子 表面解吸常压化学电离 质谱
Online-Zugang:	Volltext
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