摘   要：为实现对新陈莲子的快速鉴别，该文采用自行研制的表面解吸常压化学电离质谱（DAPCI-MS），在无需样品预处理的前提下，直接对新鲜和陈年莲子切面进行质谱检测，获得其化学指纹图谱，并通过主成分分析（PCA）和反向传输人工神经网络技术（BP-ANN）对所获指纹谱图信息进行分析，获得新鲜和陈年莲子的质谱信息特征。结果表明，在负离子模式下，DAPCI-MS 结合化学计量学方法，实现了新鲜和陈年莲子的快速鉴别，其测试样本准确率分别为95.0%和91.7%；对不同年份莲子也能够有效地分类判别，2012、2011、2010 和2009 年莲子测试样本准确率分别为90%，85%，85%和90%。该方法具有分析速度快，信息提取准确，识别精度高等优点，为其他粮食谷物品质的鉴定提供参考。

关键词：质谱，主成分分析，无损检测，表面解吸常压化学电离，BP 人工神经网络，莲子

2013.3.28-罗丽萍-农业工程学报-表面解吸常压化学电离质谱结合人工神经网络鉴别新陈莲子.pdf