【摘 要】
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以6种食用油共计23个样本为分析对象,采用偏最小二乘线性判别分析法(PLS-LDA)和拉曼光谱进行单一种类(橄榄油、花生油和玉米油)食用油快速定性检测,通过自适应迭代惩罚最小二
【机 构】
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北京工商大学计算机与信息工程学院,中国农业大学信息与电气工程学院
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以6种食用油共计23个样本为分析对象,采用偏最小二乘线性判别分析法(PLS-LDA)和拉曼光谱进行单一种类(橄榄油、花生油和玉米油)食用油快速定性检测,通过自适应迭代惩罚最小二乘法(airPLS)对拉曼信号进行背景扣除,以及蒙特卡洛无信息变量消除法筛选波长变量,不但有效减少了波长点数,降低了建模运算量,而且提高了单一种类食用油的识别率,使得总体识别率均高于90%,并在此基础上进一步提出了采用PLS-LDA进行多种类食用油识别的检测流程。实验结果表明PLS-LDA在食用油定性识别检测中具有较好的应用前景和可行性,该方法也可为定性检测食品及农产品品质提供借鉴。
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