【摘 要】
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以中国贵州罗甸、青海、新疆及韩国青色软玉（简称青玉）为主要研究对象，利用近红外光谱测试技术结合化学计量学方法，分析不同产地青玉的近红外光谱特征并选取近红外光谱4 900～7 300cm-1波段的吸收峰，多峰拟合获取峰面积数据，利用SPSS 25.0统计软件处理数据并建立鉴别模型，目的在于探求青玉不同产地快速有效的溯源方法。结果表明：罗甸青玉近红外光谱在5 100cm-1、6 831cm-1位置的吸
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2018YFF0215400）；
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以中国贵州罗甸、青海、新疆及韩国青色软玉（简称青玉）为主要研究对象，利用近红外光谱测试技术结合化学计量学方法，分析不同产地青玉的近红外光谱特征并选取近红外光谱4 900～7 300cm-1波段的吸收峰，多峰拟合获取峰面积数据，利用SPSS 25.0统计软件处理数据并建立鉴别模型，目的在于探求青玉不同产地快速有效的溯源方法。结果表明：罗甸青玉近红外光谱在5 100cm-1、6 831cm-1位置的吸收与其他产地青玉有明显区别；系统聚类分析法的鉴别效果不理想；主成分分析结合非参数检验方法，建立的鉴别模型存在误差隐患；基于人工神经网络、Fisher判别分析法建模鉴别效果理想，训练集与验证集的判别准确率均达100%，两种方法均能准确对青玉产地进行鉴别，为青玉产地的定性分析提供了一种技术手段。
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