Utilization of laser-induced breakdown spectroscopy, with principal component analysis and artificial neural networks in revealing adulteration of similarly looking fish fillets

鲈鱼 主成分分析 激光诱导击穿光谱 鱼片 圆角(机械) 生物系统 尼罗罗非鱼 人工神经网络 模式识别(心理学) 生物 食品科学 材料科学 人工智能 数学 计算机科学 激光器 渔业 光学 物理 复合材料 俄勒冈
作者
Omnia Abd El-Rahman Nematallah,Zienab Abdel‐Salam,M. A. Harith
出处
期刊:Applied Optics [The Optical Society]
卷期号:61 (34): 10260-10260 被引量:1
标识
DOI:10.1364/ao.470835
摘要

Fish is an essential source of many nutrients necessary for human health. However, the deliberate mislabeling of similar fish fillet types is common in markets to make use of the relatively high price difference. This is a type of explicit food adulteration. In the present work, spectrochemical analysis and chemometric methods are adopted to disclose this type of fish species cheating. Laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) was utilized to differentiate between the fillets of the low-priced tilapia and the expensive Nile perch. Furthermore, the acquired spectroscopic data were analyzed statistically using principal component analysis (PCA) and artificial neural network (ANN) showing good discrimination in the PCA score plot and a 99% classification accuracy rate of the implemented ANN model. The recorded spectra of the two fish indicated that tilapia has a higher fat content than Nile perch, as evidenced by higher CN and C2 bands and an atomic line at 247.8 nm in its spectrum. The obtained results demonstrated the potential of using LIBS as a simple, fast, and cost-effective analytical technique, combined with statistical analysis for the decisive discrimination between fish fillet species.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Casi完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
3秒前
自然杀伤细胞完成签到 ,获得积分10
3秒前
6秒前
ZHANG发布了新的文献求助10
8秒前
10秒前
金虎发布了新的文献求助10
11秒前
充电宝应助猴子采纳,获得10
12秒前
大模型应助鸡冠哥的她采纳,获得10
14秒前
快乐棒棒糖应助帮帮我采纳,获得10
14秒前
李晨阳完成签到,获得积分20
14秒前
16秒前
Atlantis发布了新的文献求助10
17秒前
科研刚哥发布了新的文献求助10
20秒前
20秒前
沉静的夜玉完成签到,获得积分10
22秒前
英俊的铭应助小闵采纳,获得10
22秒前
24秒前
26秒前
Balance Man发布了新的文献求助10
29秒前
shinysparrow应助p99采纳,获得20
31秒前
稳重的闭月完成签到,获得积分10
31秒前
35秒前
36秒前
小闵发布了新的文献求助10
39秒前
41秒前
41秒前
43秒前
45秒前
璐璐完成签到 ,获得积分10
47秒前
李爱国应助科研通管家采纳,获得10
47秒前
Petalee发布了新的文献求助10
47秒前
Hello应助科研通管家采纳,获得10
47秒前
47秒前
47秒前
cctv18应助科研通管家采纳,获得10
47秒前
十七完成签到 ,获得积分10
48秒前
乐乐应助科研通管家采纳,获得10
48秒前
小马甲应助科研通管家采纳,获得10
48秒前
高分求助中
The three stars each: the Astrolabes and related texts 1100
Sport in der Antike 800
De arte gymnastica. The art of gymnastics 600
Berns Ziesemer - Maos deutscher Topagent: Wie China die Bundesrepublik eroberte 500
Stephen R. Mackinnon - Chen Hansheng: China’s Last Romantic Revolutionary (2023) 500
Sport in der Antike Hardcover – March 1, 2015 500
Psychological Warfare Operations at Lower Echelons in the Eighth Army, July 1952 – July 1953 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 有机化学 工程类 生物化学 纳米技术 物理 内科学 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 电极 光电子学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2429734
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2114383
关于积分的说明 5361331
捐赠科研通 1842256
什么是DOI,文献DOI怎么找? 916893
版权声明 561496
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 490478