基于拉曼光谱和最小二乘支持向量机的橄榄油掺伪检测方法研究

摘要：

为实现橄榄油中掺伪油类型的识别和掺伪量预测,对掺入葵花籽油、大豆油、玉米油的橄榄油共117个样品进行拉曼光谱检测,并用基于多重迭代优化的最小二乘支持向量机模型对掺入油的类型进行识别,综合识别率为97％.同时分别采用最小二乘支持向量机、人工神经网络模型、偏最小二乘回归建立橄榄油中葵花籽油、大豆油、玉米油含量的拉曼光谱定标模型,结果显示最小二乘支持向量机具有最优的预测效果,其预测均方根误差(RMSEP)在0.0074～0.0142之间.拉曼光谱结合最小二乘支持向量机可为橄榄油掺伪检测提供一种精确、快速、简便、无损的方法.

关键词：拉曼光谱、最小二乘支持向量机、橄榄油掺伪、多重迭代优化

所属期刊栏目：32

分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：国家自然科学基金重点项目61036012

在线出版日期：2012-10-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1554-1558