【摘 要】
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为了考察阴离子用于农产品产地鉴别的可能性,利用离子色谱测定了黄骅、沾化和大荔冬枣及土壤中多种阴离子的含量,并对数据进行了方差分析、偏相关分析、逐步判别分析(SDA)和
【机 构】
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河北大学化学与环境科学学院,河北大学质量技术监督学院,保定出入境检验检疫局
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(31501447),河北省自然科学基金资助项目(B2013201235),河北大学实验室开发项目(sy201674).
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为了考察阴离子用于农产品产地鉴别的可能性,利用离子色谱测定了黄骅、沾化和大荔冬枣及土壤中多种阴离子的含量,并对数据进行了方差分析、偏相关分析、逐步判别分析(SDA)和径向基人工神经网络分析(RBF-ANN).结果表明,冬枣中F^-、Cl^-、NO1^-、PO4^3-、SO4^2-和C2O4^2-在不同产地间存在显著性差异,与土壤中阴离子具有显著相关性.逐步判别分析中,上述6种阴离子的判别能力较强,所建判别方程可以准确地鉴别冬枣的产地.RBF-ANN的分析进一步证实了,6种阴离子所建模型的准确率高于全部阴离
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