使用UV-Vis-NIR光谱学与特征选择方法相结合,快速和低成本量化Camellia油中的伪造含量
Qiang Liu1, Zhongliang Gong1, Dapeng Li1
1School of Mechanical and Electrical Engineering, Central South University of Forestry and Technology, Changsha 410004, China.
低成本的紫外-可见-近红外 (UV-Vis-NIR) 光谱仪可以有效地检测卡梅利亚油中的改. 这种方法使用先进的光谱分析和机器学习模型准确量化大豆和菜油等常见杂物.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 频谱学是一种光谱学.
- 化学测量 化学测量 化学测量
背景情况:
- 香油是一种有价值的食用油,容易与更便宜的植物油混合.
- 准确的身份验证方法对于保护消费者和保持市场完整至关重要.
- 现有的分析技术可能昂贵且耗时.
研究的目的:
- 为了评估低成本UV-Vis-NIR光谱法在卡梅利亚油中量化改的有效性.
- 开发和验证用于识别和测量杂物水平的预测模型.
- 评估这种技术在常规油品认证中的可行性.
主要方法:
- 伪造的Camellia油样本的制备,含有不同度 (1-90%) 的大豆,大黄,玉米和花生油.
- 使用定制的UV-Vis-NIR实验平台采集光谱数据.
- 通过Savitzky-Golay (SG) 连续波段转换 (CWT) 和使用代变量子集优化 (IVSO) 的特征波长提取进行光谱预处理.
- 开发和比较支持向量回归 (SVR) 和随机森林 (RF) 预测模型.
主要成果:
- SG-CWT预处理与IVSO相结合,有效地提高了模型的准确性.
- SVR模型在大豆油改方面表现出卓越的性能.
- 射频模型被证明是检测菜,玉米和花生油改的最佳方法.
- 通过对所选特征波长的相关性分析证实了模型的稳定性.
结论:
- 低成本的UV-Vis-NIR光谱法是一种可行的,准确的方法来验证卡梅利亚油的真实性.
- 开发的化学测量模型提供了快速和可靠的量化常见的植物油 adulterants.
- 这种方法提供了一种具有成本效益的解决方案,以确保卡梅利亚油的质量和纯度.
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