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申请/专利权人：南昌大学
摘要：本发明涉及基于直接质谱技术与机器学习的绿茶掺假鉴别方法和装置。纳升电喷雾电离质谱技术应用于鉴别绿茶掺假鉴别，无需复杂样品预处理，能在2min内完成单个样品的质谱数据采集，将雨后茶和秋茶分别和明前茶按照5~80%质量比配置成不同的绿茶掺假样本，将获得的质谱数据结合多变量分析可以进行低至5%的雨后茶和秋茶分别掺假明前茶的快速鉴别。将整个数据集进行划分，训练集用于训练决策树和线性判别分析模型，正确分类率为99.2%以上；测试集用于对最终得到的决策树和线性判别分析模型的性能进行测试，正确分类率为86.9%以上。这说明纳升电喷雾电离质谱技术与机器学习相结合能快速鉴别绿茶掺假情况，并可以利用训练好的模型自动对绿茶进行掺伪鉴别。
主权项：1.基于直接质谱技术与机器学习的绿茶掺假鉴别方法和装置，其特征在于，包括：搭建绿茶掺假鉴别的试验场景，准备待测绿茶及纳米移液管；制备不同质量比的绿茶掺假样品，将雨后茶和秋茶分别和明前茶按照5~80%质量比配置成不同的绿茶掺假样本，将不同质量比的绿茶掺假样品制成茶叶醇溶液；主要是吸取茶叶醇溶液装载至纳米移液管中，然后将装载好的样品溶液置于所述试样场景中进行质谱分析，在正离子模式和负离子模式下采集得到所述样品溶液的一级质谱数据；构建多变量分析模型，以主成分分析，偏最小二乘法判别分析和聚类分析构建多变量分析模型；多变量分析，将一级质谱数据输入至多变量分析模型中进行多变量分析，输出不同质量比的绿茶掺假样品所对应的鉴别结果；构建判别模型，分别以决策树和线性判别分析构建判别模型；判别测试，整个数据集均用于判别模型中，以60%的数据集样本作为训练集，40%的数据集样本作为测试集，训练集用于训练决策树和线性判别分析模型，测试集用于对最终得到的决策树和线性判别分析模型的性能进行测试。
全文数据：
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百度查询： 南昌大学 基于直接质谱技术与机器学习的绿茶掺假鉴别方法和装置
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