中国粮油学报
中國糧油學報
중국량유학보
JOURNAL OF THE CHINESE CEREALS AND OILS ASSOCIATION
2014年
3期
114-119
,共6页
杨佳%武彦文%李冰宁%刘玲玲%欧阳杰
楊佳%武彥文%李冰寧%劉玲玲%歐暘傑
양가%무언문%리빙저%류령령%구양걸
芝麻油%真伪鉴别%掺伪分析%近红外光谱%化学计量学
芝痳油%真偽鑒彆%摻偽分析%近紅外光譜%化學計量學
지마유%진위감별%참위분석%근홍외광보%화학계량학
sesame oil%adulteration%NIR%chemometrics
应用傅里叶变换近红外光谱(FTNIR)结合化学计量学分别建立了芝麻油的真伪鉴别与掺伪定量的快速分析方法.真伪鉴别分别采用FTNIR结合主成分分析-簇类软独立模式识别(PCA-SIMCA)和偏最小二乘法-人工神经网络(PLS-ANN),建立了芝麻油、大豆油、花生油、葵花籽油的分类模型.经过验证,两种分类模型的准确识别率均达到了100％.芝麻油中掺伪油的定量分析采用FTNIR结合PLS.通过采集不同比例的芝麻油-大豆油与芝麻油-葵花籽油二元系统的FTNIR谱图,应用PLS分别建立二元系统定量分析模型并通过验证集检验其可靠性,研究结果表明该模型可以准确预测芝麻油中10％～ 100％的掺假油,其预测值与实际值的相对标准偏差(SEP)分别为1.027(大豆油)和0.9660(葵花籽油).
應用傅裏葉變換近紅外光譜(FTNIR)結閤化學計量學分彆建立瞭芝痳油的真偽鑒彆與摻偽定量的快速分析方法.真偽鑒彆分彆採用FTNIR結閤主成分分析-簇類軟獨立模式識彆(PCA-SIMCA)和偏最小二乘法-人工神經網絡(PLS-ANN),建立瞭芝痳油、大豆油、花生油、葵花籽油的分類模型.經過驗證,兩種分類模型的準確識彆率均達到瞭100％.芝痳油中摻偽油的定量分析採用FTNIR結閤PLS.通過採集不同比例的芝痳油-大豆油與芝痳油-葵花籽油二元繫統的FTNIR譜圖,應用PLS分彆建立二元繫統定量分析模型併通過驗證集檢驗其可靠性,研究結果錶明該模型可以準確預測芝痳油中10％～ 100％的摻假油,其預測值與實際值的相對標準偏差(SEP)分彆為1.027(大豆油)和0.9660(葵花籽油).
응용부리협변환근홍외광보(FTNIR)결합화학계량학분별건립료지마유적진위감별여참위정량적쾌속분석방법.진위감별분별채용FTNIR결합주성분분석-족류연독립모식식별(PCA-SIMCA)화편최소이승법-인공신경망락(PLS-ANN),건립료지마유、대두유、화생유、규화자유적분류모형.경과험증,량충분류모형적준학식별솔균체도료100％.지마유중참위유적정량분석채용FTNIR결합PLS.통과채집불동비례적지마유-대두유여지마유-규화자유이원계통적FTNIR보도,응용PLS분별건립이원계통정량분석모형병통과험증집검험기가고성,연구결과표명해모형가이준학예측지마유중10％～ 100％적참가유,기예측치여실제치적상대표준편차(SEP)분별위1.027(대두유)화0.9660(규화자유).
