基于近红外光谱与DPLS的潲水油快速鉴别方法

祝诗平,梁晶,屠大伟,徐原春

西南大学学报（自然科学版）

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基于近红外光谱与DPLS的潲水油快速鉴别方法

祝诗平,梁晶,屠大伟,徐原春. 基于近红外光谱与DPLS的潲水油快速鉴别方法[J]. 西南大学学报（自然科学版）, 2012, 34(5): 001-006.

引用本文:

祝诗平,梁晶,屠大伟,徐原春. 基于近红外光谱与DPLS的潲水油快速鉴别方法[J]. 西南大学学报（自然科学版）, 2012, 34(5): 001-006.

StudyonRapidIdentificationMethodsofWasteEdibleOilBasedonNearInfraredSpectroscopyandDiscriminantPartialLeastSquares[J]. Journal of Southwest University Natural Science Edition, 2012, 34(5): 001-006.

Citation:

StudyonRapidIdentificationMethodsofWasteEdibleOilBasedonNearInfraredSpectroscopyandDiscriminantPartialLeastSquares[J]. Journal of Southwest University Natural Science Edition, 2012, 34(5): 001-006.

基于近红外光谱与DPLS的潲水油快速鉴别方法

祝诗平,梁晶,屠大伟,徐原春

1. 西南大学工程技术学院,重庆400716;2. 重庆市科学技术研究院,重庆4011233. 重庆市计量质量检测研究院国家农副加工产品及调味品质量监督检验中心,重庆400020

StudyonRapidIdentificationMethodsofWasteEdibleOilBasedonNearInfraredSpectroscopyandDiscriminantPartialLeastSquares

摘要: 潲水油回流餐桌等食品安全问题越来越受到社会关注,探寻准确、快速、简便、高效且成本低廉的潲水油鉴别新方法成为食用油安全性能检测的新要求.对收集的82份潲水油和合格食用油样品进行了理化检测,鉴别出潲水油样品37份,合格油样品45份.从82份样品中随机选出24份样品作为第一组,余下58份样品作为第二组,以第一组24份样品作为校正集,建立判别偏最小二乘法(DPLS)模型,鉴别第二组58份样品,总体鉴别正确率为86.21%;再以第二组58 份样品作为校正集,建立DPLS 模型,鉴别第一组24 份样品,总体鉴别正确率为95.83%.研究表明,基于近红外光谱与DPLS的潲水油快速鉴别方法可行,具有较好的鉴别效果.
- 近红外光谱分析 /
- 判别偏最小二乘法 /
- 潲水油 /
- 快速鉴别 /
- 食品安全

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基于近红外光谱与DPLS的潲水油快速鉴别方法

祝诗平,梁晶,屠大伟,徐原春

1. 西南大学工程技术学院,重庆400716;2. 重庆市科学技术研究院,重庆4011233. 重庆市计量质量检测研究院国家农副加工产品及调味品质量监督检验中心,重庆400020

关键词:

摘要: 潲水油回流餐桌等食品安全问题越来越受到社会关注,探寻准确、快速、简便、高效且成本低廉的潲水油鉴别新方法成为食用油安全性能检测的新要求.对收集的82份潲水油和合格食用油样品进行了理化检测,鉴别出潲水油样品37份,合格油样品45份.从82份样品中随机选出24份样品作为第一组,余下58份样品作为第二组,以第一组24份样品作为校正集,建立判别偏最小二乘法(DPLS)模型,鉴别第二组58份样品,总体鉴别正确率为86.21%;再以第二组58 份样品作为校正集,建立DPLS 模型,鉴别第一组24 份样品,总体鉴别正确率为95.83%.研究表明,基于近红外光谱与DPLS的潲水油快速鉴别方法可行,具有较好的鉴别效果.