【摘 要】
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采用偏最小二乘法（PLS）建立二元及三元体系茶籽调和油中茶油含量的近红外光谱定量模型。采用质量分数060.0%的菜籽油、大豆油、棉籽油、玉米油、棕榈油,分别调配二元调和油样本
【基金项目】
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湖南省农业科学院创新团队(项目编号:2017XC14。农产品质量安全风险评估与营养功能评价创新团队);长沙市科技计划项目(项目编号:kh1601120。项目名称:基于近红外光谱技术的茶籽调和油品质快速检测技术研究)
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采用偏最小二乘法（PLS）建立二元及三元体系茶籽调和油中茶油含量的近红外光谱定量模型。采用质量分数060.0%的菜籽油、大豆油、棉籽油、玉米油、棕榈油,分别调配二元调和油样本140个及三元调和油样本348个,采集样品在10 0004 000 cm-1范围的透反射光谱,采用交互验证来考察模型的可靠性。经均值中心化处理,二元体系建立PLS模型的训练集Rc2=0.992,预测集Rp2=0.993,RMSECV=0.014,RMSEP=0.017,样本预测准确率94.3%（相对误差小于±10%）;三元体系建立PLS模型的训练集Rc2=0.996,预测集Rp2=0.994,RMSECV=0.011,RMSEP=0.013,茶油含量大于5%的预测准确率92.1%（相对误差小于±10%）。结果表明,NIRS能实现二元及三元体系茶籽调和油中茶油含量的定量检测。
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