玛咖（Lepidium meyenii Walp.）是一种营养丰富的十字花科食用和药用植物。随着国际市场对其需求量增加，不诚信者纷纷用对玛咖进行掺假或造假来增加利润。现有的鉴别和量化掺假玛咖的方法费力、昂贵、破坏性强、耗时长、不环保。因此，开发一种克服这些问题的方法来有效鉴定玛咖产品的真伪势在必行。我们将近红外光谱与化学计量学相结合，构建基于支持向量机的鉴别掺假模型，该模型100%的鉴别分类准确率，这样用近红外光谱就能人工智能来区分玛咖粉是否掺假。另外我们还构建预测玛咖掺假的定量模型，该模型分析的掺假量和实际的相关系数均为0.97。近红外光谱与化学计量学的结合，就可以为玛咖掺假的鉴定和定量提供一种快速、简便、环保的人工智能分析方法。
Zeng Miao-Na, Zheng Shao-Yan. Near infrared spectroscopy combined with chemometrics to detect and quantify adulteration of maca powder. Journal of Near Infrared Spectroscopy. 2021;29(2):108-115. doi:10.1177/0967033520966695.pdf
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