期刊论文

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食品与发酵工业

0253-990X

2016

42

4

169-173

10.13995/j.cnki.11-1802/ts.201604030

国家＂十一五＂科技支撑计划项目（2009BADB9B08） 武汉市科技攻关计划项目（2013010501010147） 武汉工业学院食品营养与安全重大项目培育专项（2011Z06） 武汉轻工大学研究生创新基金项目（2014cx005）

本校为第一机构

以拉曼、近红外2种光谱特征融合结合化学计量学方法对花生油掺伪进行了定量分析。分别用激光拉曼、激光近红外光谱仪采集134个掺伪油样本的光谱数据,采用SPXY算法对样本集进行划分。拉曼光谱(Ram)和近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIR)数据进行预处理后,采用后向间隔偏最小二乘法(BiPLS)和联合间隔偏最小二乘法(synergy interval partial least squares,SiPLS)分别提取2种光谱的特征波长;将提取的特征波长融合,结合支持向量机回归(SVR)建立数学模型,采用网格搜索算法(CV)对SVR模型的参数组合(C,g)值寻优,建立最优参数模型。研究表明:建立的Ram-NIR-SVR模型能够实现花生油中掺杂油脂含量...

The purpose of this study is to conduct quantitative analysis on the adulteration in peanut oil by combining data fusion of Raman and near infrared（ NIR） spectral characteristics with chemometrics methods. With laser Raman and NIR spectrometer,the spectra of 134 adulterated oil samples were collected. The sample set partitioning algorithm based on joint X-Y distances（ SPXY） was employed to divide the samples. The spectra data of Raman and NIR were preprocessed. Backward interval partial least squares（ Bi PLS） and synergy interval partial ...