近红外光谱测定人参与西洋参的主要皂甙总量

S567.5%O657.33; 采用近红外光谱测定人参与西洋参的主要皂甙总量.采集人参与西洋参的漫反射光谱,分别对光谱进行正交信号校正(OSC)与常规预处理,建立了对应的偏最小二乘(PLS)回归模型.与常规最优预处理方法相比,OSC能很好地消除人参与西洋参的品种差异,显著提高了光谱与皂甙含量的相关系数,同时降低了PLS建模因子数,提高了模型的稳健性与预测能力.所建立的OSC-PLS模型的预测集相关系数为0.97,预测标准差为0.519,相对分析误差为4.07.结果表明:近红外光谱可用于检测人参与西洋参主要皂甙总量,实现原料的现场快速筛查....

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Bibliographic Details
Published in分析化学 Vol. 39; no. 3; pp. 377 - 381
Main Authors 黄亚伟, 王加华, Jacqueline J. Shan, LEI Ling, 韩东海
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国农业大学食品科学与营养工程学院,北京,100083%Afexa Life Sciences Inc.Edmonton,T6N 1G1,Canada 2011
Subjects
人参
近红外光谱
西洋参
皂甙
正交信号校正
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ISSN0253-3820
DOI10.3724/SP.J.1096.2011.00377

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Summary:S567.5%O657.33; 采用近红外光谱测定人参与西洋参的主要皂甙总量.采集人参与西洋参的漫反射光谱,分别对光谱进行正交信号校正(OSC)与常规预处理,建立了对应的偏最小二乘(PLS)回归模型.与常规最优预处理方法相比,OSC能很好地消除人参与西洋参的品种差异,显著提高了光谱与皂甙含量的相关系数,同时降低了PLS建模因子数,提高了模型的稳健性与预测能力.所建立的OSC-PLS模型的预测集相关系数为0.97,预测标准差为0.519,相对分析误差为4.07.结果表明:近红外光谱可用于检测人参与西洋参主要皂甙总量,实现原料的现场快速筛查.
ISSN:0253-3820
DOI:10.3724/SP.J.1096.2011.00377