目的 建立三维荧光光谱法结合机器学习快速检测橄榄油中掺假廉价油的方法。方法 采集橄榄油及掺入大豆油、玉米油、棕榈油 3 种不同浓度梯度橄榄油的荧光光谱, 采用标准差标准化(Standardscaler)、标 准正态变换(standard normal variate, SNV)、归一化(Normalize) 3 种光谱预处理方法进行数据处理。基于 K 近邻(K-nearest neighbor, KNN)、随机森林(random forest, RF)、支持向量机(support vector machine, SVM)、偏最小二乘法(partial least squares, PLS)和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)构建 5 种橄榄油定量掺假模型。结果 在定性模型中, 基于 PLS 算法构建的模型效果最好, 对 3 种掺假橄榄油的判别准确率为0.86~1.00。在定量模型中, Standardscaler 预处理结合 RF 算法构建的模型表现最优, 校正集相关系数、预测集相关系数、校正集均方根误差、预测集均方根误差最高, 分别为 1.00、0.99、0.01、0.02。结论 该方法快速、实时、低成本, 适用于橄榄油的定量掺假检测, 为橄榄油质量评估提供方法参考。
吴梅凤 , 李 杨 , 李敏敏 , 王凤忠 * , 李 龙 *.三维荧光光谱法快速检测橄榄油中掺假廉价油[J].科研仪器案例成果数据库,2024,(0).
