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基于近红外光谱技术的赣南茶油掺假快速鉴别
被引量：
8
1
作者
沈乐丞
曾秀英
+6 位作者
温志刚
张远聪
刘贤标
王玫
刘婷
范伟华
邹辉
《中国油脂》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期62-67,共6页
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...
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。
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关键词
赣南茶油
掺假鉴别
线性判别分析
人工神经网络
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职称材料
题名
基于近红外光谱技术的赣南茶油掺假快速鉴别
被引量：
8
1
作者
沈乐丞
曾秀英
温志刚
张远聪
刘贤标
王玫
刘婷
范伟华
邹辉
机构
国家油茶产品质量监督检验中心/赣州市产品质量监督检验所
出处
《中国油脂》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期62-67,共6页
基金
国家市场监督管理总局技术保障专项(2019YJ025)。
文摘
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
Keywords
Gannan oil-tea camellia seed oil
adulteration identification
linear discriminant analysis(LDA)
artificial neural network(ANN)
分类号
TS225.1 [轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程]
TS201.6 [轻工技术与工程—食品科学]
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作者
出处
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被引量
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1
基于近红外光谱技术的赣南茶油掺假快速鉴别
沈乐丞
曾秀英
温志刚
张远聪
刘贤标
王玫
刘婷
范伟华
邹辉
《中国油脂》
CAS
CSCD
北大核心
2022
8
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