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—— 中國食品雜志社
為提高菊花特征組分的檢測效率，提出一種基于三維熒光光譜（three-dimensional excitation emission matrix spectroscopy，3DEEM）耦合平行因子分析（parallel factor analysis，PARAFAC）的快速鑒別方法。以4 種菊花為研究對象，在分別獲取樣品3DEEM矩陣（EEMs）后，首先通過數(shù)據(jù)預處理去除如拉曼散射和瑞利散射等干擾數(shù)據(jù)，并剔除異常值，分析光譜特征。然后，采用PARAFAC進行特征提取，通過方差解釋率和殘差分析法，確定菊花兩種特征熒光組分為氨基酸和黃酮類化合物。最后利用支持向量機（support vector machines，SVM）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡（back propagation neural network，BPNN）對特征變量進行分析，建立菊花快速無損鑒別模型。SVM和BPNN訓練集結果分別為100%、95.93%，測試集結果分別為94.50%、89.61%。結果表明，3DEEM-PARAFAC結合SVM可以實現(xiàn)對菊花特征組分的定性定量分析，能夠對菊花進行快速鑒別。
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