您当前的位置：
首页 >
文章列表页 >
紫外可见光谱结合化学模式识别对紫苏油的真伪鉴别
分析测试高峰论坛征文专栏 | 更新时间：2025-02-12
上一篇|下一篇

    • 紫外可见光谱结合化学模式识别对紫苏油的真伪鉴别

    • Identification of Perilla Oil Adulteration by Ultraviolet-Visible Spectroscopy Combined with Chemical Pattern Recognition

    • “紫苏油真伪鉴别新方法：紫外光谱结合化学模式识别，准确率高达98.04%-100%。”
    • 卞希慧 ，刘雨 ，王瑶 ，张强 ，张妍
    • 分析测试学报 2025年44卷第2期 页码：229-237

    • DOI： 10.12452/j.fxcsxb.240609117     

      中图分类号：

    • 修回：2024-07-09 ，

      录用：2024-12-24 ，

    移动端阅览

  •  
  •  

  • AI导读

  • HTML全文

  • 图( 11 ) 表( 2 )

  • 参考文献

  • 出版信息

  • 数据统计

1461

浏览量

1791

下载量

5

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。
提交
工具集
  • BibTeX下载
  • Endnote下载
  • RefMan 下载
  • NoteExpress下载
  • NoteFirst下载

相关文章

近红外光谱结合机器学习对当归及其相似品的准确鉴别
基于QTOF与QQQ MS/MS的樟帮附子（临江片）炮制前后差异性成分分析
加速溶剂萃取/气相色谱-三重四极杆质谱法测定大气中苯并三唑类紫外吸收剂
氧化石墨烯增强的荧光猝灭免疫层析法检测水胺硫磷
全自动固相萃取-超高效液相色谱-串联质谱法同时测定生活饮用水与地表水中11种新烟碱类农药

相关作者

张妍
卞希慧
张露文
王必成
谢佳琦
刘雨
刘艳芳
艾嘉浩

相关机构

南开大学 化学学院分析科学研究中心
天津工业大学 药学院
天津工业大学 化学工程与技术学院
宜宾学院，过程分析与控制四川省高校重点实验室
中国科学院大连化学物理研究所 植物化学与天然药物重点实验室