近红外光谱快速检测食用油必需脂肪酸

摘要：

为了建立食用油必需脂肪酸快速检测的方法,该研究提出了基于近红外光谱技术检测食用油中α-亚麻酸和亚油酸含量的快速测定方法.对光谱信息分别采用偏最小二乘回归方法(PLS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立模型.比较了多种光谱预处理方法对模型预测能力的影响.结果表明对于亚油酸含量的预测,采用Savitzky-Golay平滑法结合多元散射校正(MSC)的光谱预处理所建立的LS-SVM模型最优.预测集的决定系数(R2)、预测均方根误差(RMSEP)和剩余预测偏差(RPD)分别达到了0.989,0.0161和9.4783.对于α-亚麻酸含量的预测,采用Savitzky-Golay平滑法结合标准正态变换( SNV)的光谱预处理所建立的LS-SVM模型最优.α-亚麻酸含量预测结果的R2、RMSEP和RPD为0.972,0.0036和6.0561,据此表明,应用近红外光谱技术能够检测食用油中α-亚麻酸和亚油酸的含量,为快速检测食用油的必需脂肪酸提供了参考.

关键词：近红外光谱、模型、优化、α-亚麻酸和亚油酸、食用油、检测

所属期刊栏目：28

分类号：O657.33;TS225.1(分析化学)

资助基金：国家科技支撑计划2006BAD05A02;国家高技术研究发展计划“863”计划项目2007AA10Z210

在线出版日期：2012-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：266-270