本文關(guān)鍵詞：基于拉曼光譜法的食用油定性鑒別與摻偽含量檢測研究

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【摘要】：本文應(yīng)用便攜式光纖拉曼光譜儀采集油脂樣品的光譜,然后運用多項式線性曲線擬合的方法對原始拉曼譜圖進行基線校正;再選取譜圖信息比較豐富的波數(shù)段:700 cm-1~1800cm-1,對光譜進行多項式平滑濾波,譜圖的歸一化等預(yù)處理,最后結(jié)合定性的化學計量學方法(PLS-DA、Fisher判別分析、隨機森林算法)和特征波段比值法及定量的iPLS與siPLS分析方法建立最優(yōu)模型,以期實現(xiàn)食用油的快速真?zhèn)舞b別及摻偽含量檢測。定性分析結(jié)果表明:PLS-DA和比值法對合格油與劣質(zhì)食用油的準確識別率均為100%,比值法中以y=I1654cm-1/1438 cm-1表征合格油和劣質(zhì)食用油的脂肪酸相對不飽和度,發(fā)現(xiàn)合格油和劣質(zhì)食用油的相對不飽和度有顯著差異;采用拉曼光譜結(jié)合Fisher判別分析、隨機森林算法以及特征波段比值法建立了橄欖油中摻雜劣質(zhì)油的鑒別模型。三種判別方法的結(jié)果表明:特征波段比值法效果最好,隨機森林算法建模效果次之,Fisher判別分析效果最差。定量分析結(jié)果表明:在橄欖油摻雜劣質(zhì)食用油的定量分析中發(fā)現(xiàn)經(jīng)過SNV預(yù)處理后建立的聯(lián)合區(qū)間偏最小二乘法(siPLS)模型,其訓練集和預(yù)測集模型的效果最佳。訓練集的均方根誤差(RMSEP)為0.0503,相關(guān)系數(shù)為0.9613;預(yù)測集的均方根誤差(RMSEP)為0.0485,相關(guān)系數(shù)為0.9822。其方法檢測限(lower limit of application LLA)為0.5%,方法檢測限(limit of detection Lo D)的理論值約為c[IEO]=0.475%。
【學位授予單位】：暨南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TS227;O657.37

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