优质食用调和油不仅可以提升日常饮食风味,还可以提供很多人体必需营养元素。掺伪食用油配方不公开、比例不透明,严重侵犯消费者权益。因此,本文研究基于拉曼光谱的食用油成分和品质快速、定量分析的方法。主要研究内容如下:首先,介绍了课题研究的背景和意义,对国内外拉曼光谱法检测食用油种类及品质的研究进行广泛调研,阐述拉曼光谱结合化学计量方式鉴别掺伪食用油的基本原理,明确研究目标与方法;其次,探索了对四组分食用调和油的组分进行快速、定量检测的方式,提出了量子粒子群优化多输出最小二乘支持向量机的混合优化算法,建立可靠的数学模型,介绍了该数学模型的理论基础;深入学习了食用油拉曼光谱的特点,探究了拉曼光谱的预处理流程;与传统最小二乘支持向量机和BP神经网络两个算法作对比,通过均方误差和相关性分析对所建立的数学模型精确度进行评估;再次,研究了对三组分食用调和油的脂肪酸含量进行快速、定量检测的方式,提出了一种较便捷的混合食用油脂肪酸含量的计算方法;提出人工蜂群优化支持向量回归机的混合优化算法,介绍该算法的原理及流程,通过与传统支持向量回归机及粒子群优化的支持向量回归机进行对比,展示出算法优越的性能。最后,针对芝麻油掺伪进行研究,引入表面增强拉曼光谱技术,制作具有增强效应的基底,克服拉曼光谱技术在深色油品的鉴别工作中的缺陷;通过人工蜂群优化支持向量回归机的数学模型进行分析,通过均方误差和相关性分析对所提出的方法进行评估。