基于SIMCA-SVDD方法的分子光谱分析及其在食用油分类中的应用

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食用油是日常生活中的必需品。市场上食用油在成分、营养价值及价格上有很大的不同。为避免欺诈行为,亟需建立一套有效的市场销售的食用油品质分类方法。常规的食用油检测方法速度慢而且需要复杂的实验室预处理过程。分子光谱从分子水平上反映了物质的组成与结构信息,分子光谱分析速度快而且是无损监测,因此分子光谱分析结合化学计量学的方法正成为食用油分类方法的趋势。SIMCA(Soft Independent Modeling of Class Analogy)是应用广泛的分子光谱分析方法,然而在SIMCA中使用欧氏距离于对基
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