基于FT-NIR技术结合化学计量学方法快速准确鉴别天麻不同栽培品种

文献类型： 中文期刊

第一作者： 苏俊宇

作者： 苏俊宇;刘鸿高;王元忠

作者机构：

关键词： 傅里叶变换近红外光谱;化学计量学;机器学习;天麻;栽培品种

期刊名称： 分析测试学报

ISSN： 1004-4957

年卷期： 2025 年 44 卷 006 期

页码： 1086-1095

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 采用傅里叶变换近红外光谱（FT-NIR）与二维相关光谱（2DCOS）技术，结合化学计量学方法和深度学习算法，分别构建了偏最小二乘判别分析（PLS-DA）模型和残差卷积神经网络（ResNet）模型，快速准确鉴别了3种栽培品种天麻（Gastrodia elata Blum）样本（共计447份）。结果表明：FT-NIR数据经一阶导数（1st Der）和多元散射校正（MSC）组合预处理后建立的PLS-DA模型综合性能最好（准确率99.00%）。同时，基于FT-NIR同步2DCOS图像结合ResNet模型的鉴别方法，无需筛选最佳预处理和进行复杂的数据转换，即可实现对不同栽培品种天麻的快速精确鉴别（准确率100.00%）。该研究为鉴别不同栽培品种的天麻提供了一种快速、准确的新方法，可为天麻种质资源研究与新品种选育进一步奠定基础。

分类号： O657.33%S567.239

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