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電子鼻結合GC-MS鑒別不同部位的三七粉-德國AIRSENSE電子鼻
閱讀：560發(fā)布時間：2024-05-31
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摘要：為鑒別不同部位的三七粉，采用電子鼻結合氣相色譜-質(zhì)譜（gas chromatography-mass spectrometry,GCMS）聯(lián)用技術對三七的整根粉、剪口粉、主根粉、側根粉和須根粉進行揮發(fā)性成分分析。通過GC-MS測定三七粉揮發(fā)物的成分和含量，并進行多重比較。利用統(tǒng)計學習方法提取電子鼻響應曲線的8個時域特征，并進行相關性分析，采用3種特征選擇算法對特征數(shù)據(jù)進行降維。分別建立基于原始特征數(shù)據(jù)、3種特征選擇數(shù)據(jù)的支持向量機（support vector machine,SVM）、最小二乘支持向量機（least square support vector machine,LSSVM）和極限學習機分類模型；引入灰狼優(yōu)化（grey wolf optimization,GWO）算法對分類模型中的參數(shù)gam和sig2進行優(yōu)化。結果表明：5種三七粉樣品中共檢測出31種揮發(fā)物成分，GWO-IRIV-LSSVM模型能夠?qū)﹄娮颖菙?shù)據(jù)進行有效區(qū)分，測試集準確率為97.5%，且能客觀反映出樣品種類揮發(fā)性物質(zhì)的差異主要是揮發(fā)物總量、烷烴和芳香族化合物，這與GC-MS檢測結果一致。本研究可用于道地...更多
關鍵詞：電子鼻;氣相色譜-質(zhì)譜法;三七粉;特征提取;最小二乘支持向量機;灰狼優(yōu)化算法;
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