基于近红外光谱技术的赣南茶油掺假快速鉴别

摘要：

为了探索基于近红外光谱技术快速无损鉴别掺假油茶籽油的可行性,以赣南茶油为研究对象,通过掺入不同植物油如玉米油、花生油、菜籽油、葵花籽油和大豆油等制备掺假油茶籽油,应用近红外光谱技术采集其光谱特征信息,对比不同预处理方法和主成分数,并结合线性和非线性建模方法建立油茶籽油掺假鉴别模型,以识别准确率(纯油茶籽油样品和掺假油茶籽油样品被正确判别的比例)、灵敏度(纯油茶籽油样品被正确判别为纯油茶籽油的比例)、特异性(掺假油茶籽油样品被正确判别为掺假油茶籽油的比例)作为模型的评价指标,优选出最佳模型.结果表明:二阶微分联合线性判别分析(SD-LDA)模型为最优线性模型,标准正态变量变换联合人工神经网络(SNV-ANN)模型为最优非线性模型,两个模型的识别准确率、灵敏度、特异性分别为97.58％、100％、97.33％和 98.99％、100％、98.88％.SNV-ANN 模型鉴别效果优于 SD-LDA 模型,说明非线性模型更适于油茶籽油掺假判别,该模型能更准确地鉴别油茶籽油是否掺假.

关键词：赣南茶油、掺假鉴别、线性判别分析、人工神经网络

所属期刊栏目：47

分类号：TS225.1;TS201.6(食品工业)

资助基金：国家市场监督管理总局技术保障专项2019YJ025

在线出版日期：2022-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：62-67