摘要：信阳毛尖是极具地方特色的地理标志性产品,具有巨大的品牌价值。本研究基于近红外光谱技术(near infrared spectroscopy, NIRS)对信阳毛尖产地进行判别研究。采集4个不同产区信阳毛尖800~2 500 nm处的近红外光谱信息,并利用方差分析进行波长选择。选择了两组波长,同时对这两组波长进行数据拼接,分别进行产地的主成分分析(PCA);在拼接后近红外光谱的PCA图上,不同产地样品聚类最好。采用遗传算法(GA)在拼接的近红外光谱中选取特征波长。利用偏最小二乘法(PLS)分别建立以上选取的4组波长的关于信阳毛尖产地判别的分析模型,并采用留一法交叉验证其判别结果,结果表明基于遗传算法所获特征波长建立的产地判别模型是预测信阳毛尖产地能力最好的一种模型,其模型的预测值和计算的理论值之间呈现很好的线性关系,其相关系数为0.943 1,预测产地的准确率达到97.47%,具有较高的预测能力。本研究建立的NIR光谱结合PLS分析方法能够实现信阳毛尖产地的快速判别。

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