作者：卞?；郏瑒⒂辏醅?，張強，張妍*
關鍵字：紫蘇油，紫外可見光譜，化學模式識別，真?zhèn)舞b別
論文來源：期刊
具體來源：分析測試學報，2025, 44(2): 229-347
發(fā)表時間：2025年
作為高經濟價值且昂貴的非常規(guī)植物油，紫蘇油易被低價食用油摻假。由于食用油的勻質性及其組成的復雜性，傳統(tǒng)鑒別方法難以快速準確地鑒別真?zhèn)巍１疚奶剿髁俗贤饪梢姽庾V結合化學模式識別對紫蘇油真?zhèn)舞b別的可行性。首先購買了40個純紫蘇油樣品，并將大豆油、棕果油分別按一定的比例加入到純紫蘇油中配制了51個二元摻偽和63個三元摻偽紫蘇油樣品，然后根據鑒別目的不同，將154個總樣品劃分為兩個數據集，一個是由40個純紫蘇油和114個摻偽紫蘇油構成的真?zhèn)巫咸K油二分類數據集，另一個是由40個純紫蘇油、51個二元摻偽和63個三元摻偽紫蘇油構成的真?zhèn)巫咸K油三分類數據集。采用主成分分析（principal component analysis, PCA）、獨立簇類軟模式（soft independent modeling of class analogy, SIMCA）、偏最小二乘-判別分析（partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA）和極限學習機（extreme learning machine, ELM）四種方法，依次對以上兩個數據集進行分類。同時為了評估各數據集在不同分類模型的表現(xiàn)，使用混淆矩陣可視化預測結果。結果表明，在二分類和三分類中，PLS-DA均為最佳模型，準確率分別為98.04%和100%。因此，紫外可見光譜結合化學模式識別可以實現(xiàn)真?zhèn)巫咸K油的快速準確鑒別。