谱图数据融合结合模式识别算法鉴别苹果香精

采用拉曼光谱-离子迁移谱（ion mobility spectrometry,IMS）数据融合技术结合主成分分析（principal components analysis,PCA）-最近邻（nearest neighbor,NN）算法的模型鉴别9 种食用苹果香精。香精先经水溶液稀释处理,再经拉曼光谱和IMS分析,建立样品的拉曼光谱和IMS指纹图谱库,然后分别使用单谱数据结合PCA-NN模型以及拉曼光谱-IMS数据融合结合PCA-NN模型鉴别香精。结果表明：拉曼光谱-IMS结合PCA-NN模型对9 种食用苹果香精的识别率达98.35%,高于拉曼光谱的78.14%和IMS的94.18%。使用水溶液稀释技术,不存在副反应,无污染,操作简单快速,保留了样品的整体物质,保证了实验结果的可靠性和稳定性。拉曼光谱仪和离子迁移谱仪具有操作简单、分析速度快的优点。拉曼光谱-IMS结合PCA-NN模型为鉴别食用苹果香精提供了一种可靠、稳定、快速、全新的方法。