領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國(guó)食品雜志社
為鑒別不同部位的三七粉，采用電子鼻結(jié)合氣相色譜-質(zhì)譜（gas chromatography-mass spectrometry，GC-MS）聯(lián)用技術(shù)對(duì)三七的整根粉、剪口粉、主根粉、側(cè)根粉和須根粉進(jìn)行揮發(fā)性成分分析。通過GC-MS測(cè)定三七粉揮發(fā)物的成分和含量，并進(jìn)行多重比較。利用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法提取電子鼻響應(yīng)曲線的8 個(gè)時(shí)域特征，并進(jìn)行相關(guān)性分析，采用3 種特征選擇算法對(duì)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行降維。分別建立基于原始特征數(shù)據(jù)、3 種特征選擇數(shù)據(jù)的支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（least square support vector machine，LSSVM）和極限學(xué)習(xí)機(jī)分類模型；引入灰狼優(yōu)化（grey wolf optimization，GWO）算法對(duì)分類模型中的參數(shù)gam和sig2進(jìn)行優(yōu)化。結(jié)果表明：5 種三七粉樣品中共檢測(cè)出31 種揮發(fā)物成分，最優(yōu)的GWO-IRIV-LSSVM模型能夠?qū)﹄娮颖菙?shù)據(jù)進(jìn)行有效區(qū)分，測(cè)試集準(zhǔn)確率為97.5%，且能客觀反映出樣品種類揮發(fā)性物質(zhì)的差異主要是揮發(fā)物總量、烷烴和芳香族化合物，這與GC-MS檢測(cè)結(jié)果一致。本研究可用于道地產(chǎn)區(qū)優(yōu)質(zhì)三七粉混入劣質(zhì)三七粉的檢測(cè)。
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