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—— 中国食品杂志社
为建立一种红外光谱指纹信息和挥发性组分信息融合鉴别模型，提高模型对大米产地的鉴别率。通过傅里叶红外光谱和气相色谱-质谱联用分析20?份盘锦大米、19?份射阳大米和15?份五常大米样品中红外光谱吸光度和挥发性组分含量，利用方差分析筛选出特征光谱和挥发性组分，结合偏最小二乘判别分析（partial least squares-discriminant analysis，PLS-DA）法建立融合这2?种指纹信息的鉴别方法。结果表明，信息融合模型的大米产地鉴别准确率为97.4%，与单一光谱指纹信息模型（92.9%）和挥发性指纹信息模型（88.9%）相比，分别提高了4.5%和8.5%。因此，信息融合技术提高了该模型鉴别效果，采用PLS-DA法信息融合模型对大米产地进行鉴别是可行有效的。
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