【摘 要】
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运用气相色谱法对6类植物油(大豆油、花生油、茶籽油、菜籽油、玉米油、橄榄油)的脂肪酸组成进行分析,构建植物油的指纹图谱,对植物油进行鉴别和分类。本工作采用遗传-偏最小
【机 构】
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中国广州分析测试中心,广州510070;广东省化学危害应急检测技术重点实验室,广州510070
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运用气相色谱法对6类植物油(大豆油、花生油、茶籽油、菜籽油、玉米油、橄榄油)的脂肪酸组成进行分析,构建植物油的指纹图谱,对植物油进行鉴别和分类。本工作采用遗传-偏最小二乘法(GA-PLS)筛选出7个有效特征变量作为输入变量,采用主成分分析法(PCA)和有监督模式识别法(径向基函数神经网络(RNF-ANN),线性判别分析(LDA)和最小二乘-支持向量机(LSSVM))进行建模分析。结果表明,PCA能够较好地区分六类植物油,而在植物油种类判别分析中,LDA的预报结果最佳。本文提出的方法能够准确直观地区分植物油种类,可用于食用植物油的鉴别和掺杂食用植物油的鉴定。
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