基于近红外光谱的掺伪花生油鉴别模型优化

论文摘要

为实现掺伪花生油的快速鉴别,基于近红外光谱技术,利用偏最小二乘法（PLS法）建立掺伪花生油鉴别模型,并采用不同预处理方法进行模型优化。研究结果表明:利用PLS法建立的模型,对于花生油中掺入大豆油样品的鉴别,在漫反射方式下、采用二阶导数谱、Norris平滑方法、附加散射矫正光程方式、因子数为6时最为理想,其预测集相关系数为0.967 9;对于花生油中掺入菜籽油样品的鉴别,在漫反射方式下、采用二阶导数谱、S-G平滑方法、光程不矫正、因子数为5时最为理想,其预测集相关系数为0.994 8。该分析模型可以为花生油品质监控和快速定量鉴别掺伪提供参考。

论文目录

• 1 材料与方法
•   1.1 材料与仪器
•   1.2 试验方法
•     1.2.1 样品制备
•     1.2.2 光谱采集
•     1.2.3 模型建立及优化
•     1.2.4 定量模型参数
• 2 结果与分析
•   2.1 光谱分析
•   2.2 透射方式下的建模结果分析
•   2.3 漫反射方式下的建模结果分析
•   2.4 两种采集方式下的最优建模结果对比分析
•   2.5 漫反射方式下不同光程矫正的模型优化
•   2.6 最优处理方式下的因子数确定
•   2.7 异常样本的剔除
•   2.8 异常点剔除后的模型对比
• 3 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 左倩倩,孙金梦,王倩玉,张晓寒,李天骄

关键词: 近红外光谱,掺伪花生油,快速鉴别,模型优化

来源: 食品工业 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 化学,一般化学工业,轻工业手工业

单位: 德州学院生命科学学院,功能性生物资源开发与利用省级高校重点实验室

基金: 国家自然科学基金(201701021),国家创新训练项目(201710448081)

分类号: TS227;O657.33

页码: 318-322

总页数: 5

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