【摘 要】
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初步探讨了利用近红外光谱分析技术对大豆油、花生油和以地沟油为代表的餐饮废弃油脂鉴别分类的可行性,试验证明:在1700～1800nm波段范围对样品经Savitzky-Golay一阶求导和矢量
【机 构】
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武汉工业学院机械工程学院,武汉工业学院食品科学与工程学院,武汉百信环保能源科技有限公司,
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初步探讨了利用近红外光谱分析技术对大豆油、花生油和以地沟油为代表的餐饮废弃油脂鉴别分类的可行性,试验证明:在1700～1800nm波段范围对样品经Savitzky-Golay一阶求导和矢量归一化后的近红外光谱进行主成分聚类分析,可以有效的鉴别出地沟油,鉴别准确率为98.25%。研究表明:近红外光谱分析法结合主成分聚类分析为简单、快速和无损的鉴别餐饮废弃油脂提供了一种新的思路和可靠的手段。
The feasibility of identification classification of soybean oil, peanut oil and waste cooking oil represented by waste oil by using near infrared spectroscopy was discussed preliminarily. The experiment shows that the first derivative and the second derivative of Savitzky-Golay in the range of 1700 ~ 1800nm, Vector normalized near infrared spectroscopy for principal component analysis, can effectively identify the waste oil, identification accuracy of 98.25%. The results show that NIRS combined with principal component analysis provides a new idea and reliable method for identifying simple, fast and nondestructive food waste oils.
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