文献类型：期刊文章

作　　者：冼瑞仪[1] 黄富荣[1] 黎远鹏[1] 潘莎莎[1] 陈哲[1] 陈振强[1] 汪勇[2]

机构地区：[1]暨南大学光电工程系,广东广州510632 [2]暨南大学食品科学与工程系,广东广州510632

出　　处：《光谱学与光谱分析》

基　　金：国家自然科学基金项目(31371785);广东省战略新兴产业核心技术攻关项目(2012A032300016);高等学校博士学科点专项科研基金项目(20124401120005);广东省自然科学基金项目(S2011040001850);广东高校优秀青年创新人才培养计划项目(LYM11026);中央高校基本科研业务费专项资金项目(21612436;21612353)资助

年　　份：2016

卷　　号：36

期　　号：8

起止页码：2462-2467

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20163302717196)、IC、INSPEC、JST、PUBMED、RCCSE、RSC、SCI(收录号：WOS:000382096600017)、SCI-EXPANDED(收录号：WOS:000382096600017)、SCIE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为探寻一种快速可靠的分析方法用于橄榄油中掺杂煎炸老油含量的测定,实验采用可见和近红外透射光谱分析技术结合区间偏最小二乘法（interval partial least squares,iPLS）、联合区间偏最小二乘法（synergy interval partial least squares,SiPLS）和反向区间偏最小二乘法（backward interval partial least squares,BiPLS）,对掺杂不同含量煎炸老油的橄榄油建模分析,并对不同模型比较优选。采集样品400～2500 nm范围内的光谱,对光谱数据进行Savitzky-Golay（SG）平滑去噪。剔除奇异样本后,采用sample set partitioning based on joint X-Y distance（SPXY）法划分样本集,以不同的iPLS优选建模区域,建立煎炸老油含量预测模型。结果表明：对掺杂不同含量煎炸大豆油的橄榄油,采用划分20个区间,选择2个子区间[4,16]建立的SiPLS模型预测效果最好,相关系数（Rp）达0.998 9,预测均方根误差（RMSEP）为0.019 2。对掺杂不同含量煎炸花生油的橄榄油,采用划分20个区间,选择2个子区间[2,16]组合建立的SiPLS和BiPLS模型具有相同的预测效果,预测均方根误差（RMSEF）为0.0120,均优于iPLS模型。此外,与SiPLS模型相比,BiPLS模型运算量少,速度快。由此可见,基于掺杂油样品的可见和近红外透射光谱,分别采用组合区间偏最小二乘法（SiPLS）和反向区间偏最小二乘法（BiPLS）优选建模光谱区域,可以对橄榄油中掺杂煎炸大豆油和煎炸花生油含量进行准确测定。而且,实验过程无需对掺杂油样品进行预处理,无环境污染,操作简单,快速无损。

关 键 词：可见和近红外透射光谱  区间偏最小二乘法  掺伪 煎炸老油 定量分析  

分 类 号：O433.4]