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—— 中國食品雜志社
采用電感耦合等離子體質譜技術分析180 件松江大米與非松江大米樣本中40 種礦物元素含量，并結合多元統計方法（方差分析、相關性分析、因子分析和判別分析）分析礦物元素指紋特征，建立判別模型以溯源大米樣品的松江與非松江產地。結果表明，大米樣本的礦物元素含量在松江與非松江地域間具有顯著性差異，元素之間具有顯著相關性，因而將篩選后16 種元素降維至5 個公因子，公因子得分散點圖能夠明確判別大米產地；以篩選后的B、Na、Fe、Co、Ni、Zn、As和Se共8 種礦物元素指標建立的溯源模型對訓練集大米產地的整體判別正確率為93.0%，靈敏度為95.2%，特異性為86.8%，交叉檢驗判別正確率為84.2%～95.2%。驗證集樣本驗證已建立的溯源模型準確度，發(fā)現松江與非松江大米產地整體判別正確率為92.1%，靈敏度為96.0%，特異性為84.6%。該模型對訓練集與驗證集的判別統計學參數基本一致，證明該溯源模型具有優(yōu)異的判別正確率、靈敏度、特異性和溯源穩(wěn)定性，因此在判別松江大米與非松江大米的產地上具有切實可行性。結果表明，大米樣本的礦物元素含量在松江與非松江地域間具有顯著性差異。
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