Для идентификации происхождения зеленого чая Шаньдуна предложена простая процедура классификации, основанная на многоволновом статистическом дискриминантном анализе в сочетании со спектроскопией ближнего ИК диапазона. После сглаживания спектра и предварительной обработки первой производной выбраны семь характерных длин волн, для каждой рассчитан порог классификации в соответствии с различиями в поглощении, которые могут наилучшим образом выделить спектры чая из разных источников происхождения. На основе характерных длин волн и соответствующих пороговых значений получены семь классификаторов, формирующих классификационную модель. Эффективность калибровочной модели оценивалась по чувствительности, избирательности и точности классификации. Результаты показали, что многоволновой статистический дискриминантный анализ может успешно использоваться для построения классификационных моделей. Прогнозируемые характеристики модели: чувствительность 1, избирательность 0.977 и точность 98.3%.
A new simple classification modeling procedure, multi-wavelength statistical discriminant analysis (MW-SDA), is proposed for the identification of Shandong green tea origins coupled with near-infrared (NIR) spectroscopy. After smoothing and first derivative preprocessing, seven characteristic wavelengths (CW) were selected by enlarging the detailed information of preprocessed spectra. Then, for each characteristic wavelength, a classification threshold is calculated according to the differences in absorbance value, which can best separate the spectra for different origins. Based on the seven CWs and corresponding thresholds, seven classifiers were obtained, which form the classification model. The performance of the calibration model was evaluated according to sensitivity, specificity, and classification accuracy. Analysis results indicated that MW-SDA can be used well to build classification models. The predicted precision of the last model in prediction set was: sensitivity = 1, specificity = 0.967, and accuracy = 98.3%.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.