基于拉曼光谱的三组分食用调和油快速定量检测

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1、第23卷第9期光学精密工程Vo1.23No.92015年9月OpticsandPrecisionEngineeringSept.2015文章编号1004—924X(2015)09—2490—07基于拉曼光谱的三组分食用调和油快速定量检测刘燕德,靳昙昙,王海阳(华东交通大学光机电技术及应用研究所,江西南昌330013)摘要:应用激光拉曼光谱技术结合化学计量学方法实现了三组分食用调和油中菜籽油、花生油和芝麻油的快速定量检测。分别采用标准正态变量变换(SNV)+去趋势(de-trending)算法和正交信号校正(OSC)算法对6003000cm波段的原始拉曼光谱进行

2、预处理。建立了基于非线性支持向量机(SVM)和线性偏最小二乘(PLS)回归算法的定量分析模型,并采用l9个预测集通过外部交叉验证法对模型进行验证。实验结果显示:对含有菜籽油、花生油和芝麻油的三组分食用调和油,以OSC预处理后建立的线性PLS模型预测效果最好,其验证集决定系数R;分别为0.9904,0.9658,0.9771,均方根误差(RMSEP)分别为0.0188,0.0379,0.0262。研究结果表明,利用激光拉曼光谱结合化学计量学方法快速定量检测三组分食用调和油中菜籽油、花生油和芝麻油的含量具有可行性,并获得了较高的预测精度。关键词:拉曼光谱;食用调和

3、油;支持向量机;偏最小二乘;定量检测模型中图分类号:0657.373;TS225.1文献标识码:Adoi:10.3788/OPE.20152309.2490RapidquantitativedeterminationofcomponentsinternaryblendededibleoilbasedonRamanspectroscopyLIUYan—de,JINTan—tan,WANGHai—yang(InstituteofOptics—mechanics—electronicsTechnologyandApplication,EastChinaJiaoton

4、gUniversity,Nanchang330013,China)*CDrrPs0gauthor,E-mail:jxliuyd@163.comAbstract:Therapeseedoi1,peanutoilandsesameoilcontentsinternaryblendededibleoi1weremeasuredquantitativelybylaserRamanspectroscopycombinedwiththechemometricresolutionmethod.TWOkindsofpretreatmentmethodscalledStanda

5、rdNormalVariate(SNV)+de—trendingandOrthogonalSignalCorrection(OSC)wereusedtoprocesstheoriginalRamanspectraat6OO一3000cm~。respectively.ThequantificationcalibrationmodelsbasedonnonlinearSupportVectorMachine(SVM)andlinearPartialLeastSquares(PLS)fortherapeseedoi1,peanutoilandsesameoilwer

6、eestablished,andnineteenpredictionsampleswerepredictedusingtheexternalcross—validationtoverifvtheaccuracyofthesemodels.TheresultsshowthatlinearPLSmodelaftertheOSCspectralprocessingobtainsthebestresultforternaryblendededibleoilcontainingrapeseedoil,peanutoilandsesameoil.Thedeterminat

7、ioncoefficients(R:)ofthepredictionare0.9904,0.9658,0.9771andRootMcanSquareErrorofPrediction(RMSEP)are0.0188,0.0379,0.0262,respectively.The收稿日期:2015—03—07;修订日期:2015—05—21.基金项目:国家自然科学基金项目资助(No.61178036,No.31160250);江西省光电检测工程技术研究中心资助项目(No.赣科发财字E2o12]155号)第9期刘燕德,等:基于拉曼光谱的三组分食用调和油快速定量检测r

8、esearchresultsindic

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