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—— 中国食品杂志社
采集5?个产地96?份绒柄牛肝菌样品的红外光谱和紫外光谱，结合多光谱信息融合策略，建立快速、有效鉴别绒柄牛肝菌产地的方法。运用多元散射校正、标准正态变量、二阶导数等预处理方法对原始光谱数据进行优化处理，减少噪音干扰。选取具有指纹特性的光谱信息进行初级数据融合；通过偏最小二乘判别分析（partial least squares-discriminant analysis，PLS-DA）筛选光谱数据中变量在投影方向重要程度大于1的波段，进行中级数据融合。利用优化处理后的单一光谱数据及多光谱融合数据建立PLS-DA模型和支持向量机（support vector machine，SVM）判别模型，比较两种判别模型对绒柄牛肝菌产地的鉴别效果。结果显示，通过红外光谱、紫外光谱、初级融合和中级融合数据分别建立PLS-DA模型，对绒柄牛肝菌产地的预测正确率为56.25%、56.25%、62.50%和81.25%；建立SVM判别模型，产地预测正确率分别为90.63%、65.63%、87.50%和96.88%，表明中级融合技术对绒柄牛肝菌产地鉴别效果显著，优于其他技术；并且SVM判别模型对牛肝菌产地区分效果优于PLS-DA模型。采用中级融合技术建立SVM判别模型，能够快速、有效鉴别不同产地绒柄牛肝菌，同时为食品质量监控提供有效方法和理论基础。
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