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《武汉轻工大学》 2016年
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食用油种类与品质光谱快速鉴别方法研究

彭博  
【摘要】:食用油安全性已经成为了很多老百姓所关心的一个共同话题。但是由于目前缺少一种准确、简单、快速鉴别食用油真实性的检测技术方法,食用油的质量安全问题依然呈现出屡禁不止的状态。传统有效的检测方法,其仪器价格不但昂贵,而且操作及维护也相当复杂,不能广泛适用于执法者现场检测。因此,建立一种准确、简单、快速鉴别食用油真实性的检测技术方法为现场执法者提供技术支持,对于加快制定完善食用油国家标准,杜绝食用油质量安全问题发生,维护消费者和合法生产销售企业的利益具有重要意义。近红外光谱技术是上世纪中叶发展起来的一种检测技术,利用光谱分析法对物质的成分与结构进行分析,具有快速、无损、低成本、无复杂前处理、环保等诸多特点。本文研究运用近红外光谱分析技术与支持向量机相结合,针对国家标准中食用油的特征指标,采取定量与定性相结合的方法,实现食用油的检测鉴别。主要研究内容和研究结论如下:(1)建立了食用油过氧化值定量模型。收集具有一定数量的代表性食用油样品,采集样品的近红外光谱;通过碘量法测定样品的过氧化值,将测定结果作为过氧化值定量模型的输入值;采用支持向量机回归(SVR)建立过氧化值定量模型,并优化选择光谱预处理方法及参数寻优方法,最终确立最优的过氧化值定量模型。结果表明,过氧化值定量模型校正集相关系数达到99.9999%,预测集相关系数达到90.139%,能够对食用油的过氧化值实现准确预测,同时对食用油是否合格进行准确判断。(2)建立了食用油脂肪酸含量定量模型。收集具有一定数量的代表性食用油样品,采集样品的近红外光谱;通过气相色谱法测定样品棕榈酸、油酸、亚油酸3种脂肪酸的百分含量,将测定结果分别作为三种脂肪酸含量定量模型的输入值。采用支持向量机回归(SVR)分别建立三种脂肪酸含量定量模型,并优化选择参数寻优方法,最终确立最优的三种脂肪酸含量定量模型。结果表明,三种脂肪酸含量定量模型预测集相关系数分别为95.0876%、99.8592%和98.5951%,能够对食用油的脂肪酸实现准确预测。(3)建立了脂肪酸含量判据的定量-定性食用油种类分类模型。采用支持向量机分类(SVC)结合三种脂肪酸含量真实数据,建立食用油种类定性模型,验证脂肪酸含量判据鉴别食用油种类的可行性;将脂肪酸含量定量模型和食用油种类定性模型联用,建立脂肪酸含量判据的定量-定性食用油种类分类模型。结果表明,定量-定性模型预测集准确率为100%,能够快速鉴别食用油种类。
【学位授予单位】:武汉轻工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:O657.33;TS227

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